阿里发布SkillWeaver能降多少token？
阿里团队发布 SkillWeaver AI 框架，直击 Agent 落地核心痛点：传统方案会把全部工具描述、参数全塞进上下文，工具量一多，Token 消耗暴涨，拉高使用成本、拖慢响应速度，难以规模化商用。该框架思路和传统方案完全相反，分为任务拆解、动态路由、技能编排三步。先拆分用户需求为子任务，仅加载当前环节所需工具，而非全量推送，实测 Token 消耗削减 99%。当下大模型性能已足够成熟，Agent 商业化瓶颈集中在工程侧。这套框架大幅降低多工具并发调用的成本，提升响应速度与任务准确率，打通 Agent 从 Demo 落地企业生产的关键阻碍。目前方案还处于论文阶段，任务拆解、路由逻辑自身也会产生少量 Token 开销，长期落地效果仍待行业实测验证。你做 Agent 开发时，工具上下文冗余带来的成本问题有多棘手？
发布于 贵州
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