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Conversation history
Conversation history
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LLM token 使用量：输入占主导，但上下文不一定是浪费
最近对超过 32,000 次 LLM 调用进行的分析显示，输入 token 占总 token 量的 99.13%，远超输出 token。虽然这表明大部分 token 使用量与上下文、指令和对话历史有关，但这并不一定等同于浪费支出。该分析强调了单独衡量工具定义、系统指令和对话历史等特定组件的重要性，以识别实际的优化机会，而不是仅仅依赖于整体 token 份额。
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AI代理性能下降归因于对话历史，而非MCP
一位AI代理用户在一次长时间会话中遇到了性能下降的问题，最初怀疑是由于连接的服务器占用了上下文窗口空间而导致的多连接协议（MCP）。然而，在测量了上下文窗口的令牌分布后，用户发现对话历史，而非MCP工具定义，是导致代理效率降低的主要原因。这促使用户为不同的任务开启新的会话，以管理对话历史并维持代理性能。