一位开发者在使用内部代理时遇到了严重问题,包括工具选择不正确、响应缓慢以及 API 成本翻倍。根本原因是添加了三个新的 MCP 服务器(GitHub、PostgreSQL、Jira),使工具总数超过 90 个。每次向 LLM 发送请求时,都会包含所有这些工具的完整定义,在处理用户的实际查询之前,大约会消耗 38,000 个 token。该开发者分享了测量每个 MCP 服务器 token 使用量的方法,并提出了修剪工具模式和实现惰性加载的策略,以降低成本并提高准确性。 AI
影响 优化 AI 代理中的工具定义处理可以显著降低运营成本并缩短响应时间,从而使 AI 系统对开发者和用户更加高效。
排序理由 该文章描述了对现有 AI 代理进行技术优化,重点是提高效率和成本效益,而不是新发布或研究。
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