自建Agent Harness降低Token成本的五大关键优化路径
开发者分享自建 Agent Harness 的优化经验，通过精简提示词与自定义路由大幅降低 Token 消耗与成本。
AI 深度解读
AI 研究者 Elvis Saravia 针对通用 Agent 运行框架冗余问题，提出了通过自建定制化 Agent Harness 降低 Token 消耗的五项工程优化路径。
- 精简系统提示词（System Prompt），移除通用框架中未被使用的指令与冗余上下文。
- 优化工具调用（Tool Calling）协议结构，减少参数序列化与重复模式占用的上下文长度。
- 实施细粒度的上下文压缩与状态交接机制，避免多轮迭代中历史信息无限膨胀。
- 建立自定义模型路由，将结构化简单任务分流至低成本模型，并结合自定义校验器（Verifier）保障输出准确率。
- 影响/看点：在规模化调用智能体的生产环境中，定制化 Harness 能够有效降低长周期运行费用，但前期需要团队投入额外的自研与测试维护成本。
- 资料依据：
- X：Elvis Saravia（2026-09-14）：https://x.com/omarsar0/status/2099548107327275488
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