AI Agent
Agent 成本体检:92,413 个 token 的启动账
15 个 MCP、901 个技能:发消息前烧 92,413 token;30 token 让缓存归零,压缩只值 2%。一份 Agent 成本体检清单。
AI Agent
15 个 MCP、901 个技能:发消息前烧 92,413 token;30 token 让缓存归零,压缩只值 2%。一份 Agent 成本体检清单。
AGENTS.md
1,866 个热门项目里 34% 给 Agent 写了说明书:AGENTS.md 占 78%;61% 的规则可脚本检查,仅 3.7% 写了检查命令。
MCP
MCP 工具该给几个?1,932 次实测:5→100 个准确率一次没掉,唯一 89% 出在 Gemini 的分组工具;成本上,装载方式比数量更关键。
AI 编程
给 coding agent 派活时,最难的从来不是派出去,而是"派什么过去"。子代理拿到任务却没有背景,得重新发现 Node 版本、被 pin 的依赖和你说过的约束;而留在主上下文里的构建日志,又让窗口被 43K 的报错挤满。本文编译 Arthur 的 fork/fold 设计:已完成的工作折成一条 ~160 token 的 note,归档可回查;需要委派时让子代理继承父代理的当前视图。附三张成本账、缓存断点位置,以及作者自己承认"还没验证"的部分。
AI Agent
上下文是一种有限资源,存在"注意力预算"。本文完整编译 Anthropic 工程博客:有效上下文的解剖(系统提示/工具/示例/历史)、运行时 just-in-time 检索、以及长程任务的压缩、结构化笔记与子智能体架构。