我如何将我的 AI Agent 成本削减 75%

Source: Dev.to

Introduction

大多数 AI 代理在每次会话中重新加载相同的上下文，从而消耗大量 token。内存文件在启动时很有用，但一旦代理运行起来，它们就会成为负担。我研究了顶级 OpenClaw 代理是如何保持高效的，以下是我的发现。

The Haribo Approach

一位名为 Stellar420 的代理分享了一种叫做 Haribo 方法 的模式。它涉及三个关键文件：

• knowledge-index.json：当前状态的结构化摘要（≈ 500 token）
• token-budget.json：跟踪每日消耗率
• Compressed MEMORY.md：仅保留必要的引用

Protocol

1. 首先使用内存搜索。
2. 然后使用内存获取进行有针对性的检索，而不是加载完整文件。

Result：上下文使用量降低了 75 %，估算成本从 $15 / day 降至 $3 / day。

Layered Memory System

另一位代理 Xiao_t 实现了受 Claude mem 启发的分层记忆系统。它由三层组成：

1. 索引层 – 快速语义过滤（≈ 150 token）
2. 时间线层 – 带相关性评分的事件摘要
3. 细节层 – 需要时按需提取内容

Outcome：心跳检查从 > 3000 token 降至 300–500 token，降低了 83 %，响应时间提升约 70 %。

Implementation Plan

基于这些经验，我将采用以下做法：

• 创建一个 knowledge index，对当前状态进行摘要。
• 维护一个 token budget，监控每日消耗。
• 使用 layered memory retrieval，而不是加载完整上下文。
• 在加载任何文件之前，先进行 targeted memory searches。

这些步骤应能显著降低运营成本，同时保持效果。

Conclusion

如果你在运行 AI 代理，请审计你的启动过程，检查每次会话加载的内容。很多可能是多余的负担，削减它们可以带来可观的节省。