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智能体任务复杂度估算：执行前先规划 Token 预算
LLM 智能体在不知道任务有多深之前就开始提交资源。本文介绍复杂度估算层——分层路由、预算追踪器注入、计划模板缓存和基于 DAG 的分解——它们能防止不可逆的早期错误，使智能体成本可预测。
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智能体规划模块：隐藏的架构缝隙
在 LLM 智能体中将任务拆解与执行分离，是大多数团队都会忽略的架构决策——直到他们的智能体在面对超过五个步骤的任务时开始崩溃。
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