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企业 API 阻抗失配：为什么你的 AI Agent 在做任何有用的事情之前就浪费了 60% 的 Token
企业 API 通过冗长的格式、语义不匹配和暴露实现细节的工具 schema 消耗 AI agent 的 token 预算——以下是面向结果的适配器、动态工具集和语义元数据层如何解决这一问题。
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AI Agent 工作负载的缓存层级：多数团队止步于第二层的五层架构
生产级 AI Agent 需要五个缓存层 —— 提示词、语义、工具结果、计划和会话状态 —— 每个层级都有独特的 TTL 和失效策略。大多数团队只做了前两层，白白流失了一半的节省空间。
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·tian
隐藏的 Token 税：系统开销如何悄无声息地耗尽你的 LLM 上下文窗口
在用户内容到达之前，系统提示词、工具 Schema 和聊天历史就已悄悄消耗了你 30-60% 的 LLM 上下文窗口 —— 本文将介绍如何审计并削减这些系统开销。
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