昨天把模型调用收敛成了 ModelClient。今天继续解决一个很容易被 Demo 掩盖的问题:Agent 为什么越跑越慢、越跑越贵,而且还可能答得更差?
原因通常不是某一个模型突然变笨,而是每一轮都把系统指令、工具定义、历史消息、检索结果和上一次工具输出重新送进上下文。输入 Token 增长会带来更高的首 token 延迟和费用,也会让真正有用的信息在注意力里被稀释。上下文窗口变大只能延后问题,不能代替预算设计。
今天把 Token 当成一种需要分配、计量和回收的资源,建立一套适合 Java/后端服务的上下文预算方案:Prompt 有版本,消息有优先级,压缩有可回查指针,缓存有命中指标,租户有硬上限。
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