什么是Agent Cost Strategy
Agent Cost Strategy 是一套专为多智能体 AI 工作流设计的成本优化框架，其核心理念是‘用最便宜的模型可靠完成任务’。该策略通过将可用模型划分为三个层级（快速/廉价、中档、强大），并根据任务类型自动路由到合适的模型层级，从而在保证效率的同时显著降低整体运行成本。对于大多数日常任务，如自动化修复、简单查询或后台监控，使用轻量级模型即可完成；而复杂决策或深度分析则交由高端模型处理。这种分层机制不仅提升了资源利用率，也避免了为简单任务浪费昂贵的算力资源。 该策略特别强调对缓存机制的充分利用。系统提示词和重复上下文的缓存可减少高达90%的输入成本，尤其是在长会话中效果更为明显。因此，建议保持会话持续运行以积累缓存优势，仅在上下文接近饱和时创建新会话。此外，对于定时任务和心跳检测等高频执行的操作，必须明确指定最经济的模型，防止因默认配置导致累积性开销激增。 另一个关键原则是通信模式优化：所有单字回复（如“好”、“行”、“谢谢”）都应直接导向快速/廉价模型，避免占用中高级别模型的对话轮次。同时，主代理应专注于协调与规划，而具体执行任务则委派给子代理完成，这样既能维持主代理上下文精简、缓存命中率高，又能让低成本模型承担实际工作量，实现整体成本最小化。
核心功能特点
- 将模型分为三层：快速/廉价、中档、强大，根据任务复杂度智能路由
- 强制为定时任务和后台作业指定最低成本模型，防止高频调用造成费用失控
- 利用 prompt 缓存机制，在长会话中实现高达90%的成本削减
- 禁止用高级模型处理单字回复，所有简短回应均走快速通道
- 主代理仅负责对话协调，具体执行由子代理承担以保持上下文高效
适用场景
该策略尤其适用于需要长期运行且频繁交互的多智能体系统，例如开发辅助平台或自动化运维工具。在这些场景中，大量背景任务如代码检查、日志分析和测试修复可由 Fast/Cheap 层模型批量处理，极大节省资源消耗。而架构设计评审或复杂问题排查则交由 Powerful 层模型，确保关键决策质量不受影响。通过合理划分职责边界，整个系统既保持了响应速度，又控制了总体支出。 对于企业级应用而言，此策略能有效应对高并发场景下的成本压力。例如，客服系统中常见的大量简短确认消息（如‘收到’、‘明白’）若误用中端模型，日积月累将产生可观费用；而采用分层路由后，这些请求全部由 Haiku 或 GPT-4o-mini 处理，成本趋近于零。同样，CI/CD 流水线中的自动化构建与部署脚本也应绑定至最低成本模型，避免因默认设置导致预算超支。 值得注意的是，该策略还鼓励建立清晰的会话生命周期管理规则。开发者不应为了‘省钱’频繁重启会话，反而应在可能的情况下延长会话时间以激活缓存效益。当现有会话承载信息超过80%容量时再新建会话，并引导用户保留历史对话而非删除。这种看似反直觉的做法，实际上能带来更优的单位消息成本表现，尤其适合知识密集型协作流程。