1. 从“陌生人”到“一家人”Agent协作的Token成本困局最近在折腾几个主流的开源Agent框架特别是OpenViking和OpenClaw发现一个挺有意思的现象。很多开发者包括我自己一开始都习惯性地把每个Agent当成一个独立的“陌生人”来对待。什么意思呢就是每来一个新任务或者Agent之间需要交互就重新走一遍完整的初始化、身份验证、建立会话的流程。这听起来很合理对吧毕竟安全第一每次交互都验明正身。但实际跑起来问题就大了。最直观的感受就是慢每次交互前都要“握手寒暄”半天。更头疼的是资源消耗尤其是Token的消耗量简直是指数级增长。我最初的一个多Agent协作实验7个Agent各司其职处理一个中等复杂度的流程一次跑下来消耗的Token数让我瞠目结舌。仔细分析日志才发现大量的Token并不是花在了实际的任务处理逻辑上而是浪费在了重复的“自我介绍”、“权限校验”和“上下文重建”上。每个Agent都带着自己的一大段系统提示词System Prompt、历史对话和工具描述每次交互都要把这些信息重新“喂”给模型Token能不爆炸吗这让我开始反思我们是不是把Agent设计得太“见外”了在人类团队中成员之间经过初步磨合后会形成共享的上下文、默契和协作规范不需要每次沟通都从头介绍自己是谁、擅长什么。Agent协作也应该如此。OpenViking和OpenClaw这类框架其核心价值之一就是为Agent提供组织化和结构化的运行环境。如果我们只是简单地把它们启动起来让它们以最原始的方式通信那就相当于组建了一个团队但团队成员之间既不认识也没有共同的工作语言每次协作都要通过一个翻译官即每次请求都携带全量上下文来传话效率低下、成本高昂是必然的。所以标题里提到的“7个Agent不再是陌生人token暴降90%”并不是什么魔法而是对Agent协作模式的一次优化重构。其核心思路就是改变Agent间“每次都是初次见面”的交互模式建立一种持久的、共享的、高效的内部协作机制从而将宝贵的Token资源从冗余的通信开销中解放出来聚焦于真正的任务执行。接下来我就结合OpenViking和OpenClaw的特性拆解一下实现这一目标的具体路径和踩过的坑。2. 诊断Token消耗你的Token都花在哪了在动手优化之前我们必须先搞清楚Token到底被谁“吃”掉了。盲目优化只会事倍功半。基于OpenViking和OpenClaw的典型架构我们可以通过以下几个层面进行诊断。2.1 系统提示词System Prompt的重复加载这是最容易被忽视也往往是最大的Token浪费源。每个Agent通常都有一个定义其角色、能力、约束的System Prompt。例如一个“数据分析Agent”的提示词可能长达300-500个Token。在传统的请求-响应模式中每次向这个Agent发送请求时都需要在消息列表的开头附上这段完整的System Prompt以确保模型在正确的上下文中工作。假设我们有7个AgentA1-A7在一个需要A1 - A2 - A3 - A4 - A5 - A6 - A7顺序调用的链式任务中。如果每次调用都携带完整的System Prompt那么仅这一项的Token消耗就是单个Prompt Token数 * 调用次数。如果每个Prompt 400 Token调用6次A1调用A2算一次那么光是System Prompt就消耗了400 * 6 2400Token。而这部分内容在单次任务会话中对于每个Agent而言是完全静态不变的。注意这里说的“调用”指的是通过LLM如GPT发起的一次请求。在很多框架中即使Agent内部逻辑判断后没有调用工具或另一个Agent只要和LLM有一次交互System Prompt就会被发送一次。2.2 会话历史Conversation History的无限膨胀为了让Agent拥有“记忆”我们会把对话历史用户消息、Agent的回复、工具调用结果等不断追加到后续请求的上下文窗口中。在多轮复杂交互中这个历史记录会越来越长。在多Agent场景下问题更复杂交叉历史污染Agent A和B的对话历史可能被不必要的传递给Agent C导致C的上下文充斥着无关信息。历史重复传递在链式调用中为了确保下游Agent了解全局开发者容易将整个上游历史全量传递。例如A1和用户的对话历史在A1调用A2时被传递A2处理时这段历史又和A2自己的处理历史合并当A2调用A3时A3会收到A1和A2的全部历史。如此滚雪球Token消耗急剧上升。2.3 工具Function/Tool描述的长度Agent的能力通过工具来体现。每个工具都需要一个详细的描述包括名称、功能说明、参数列表及每个参数的描述。一个功能稍复杂的工具其描述轻松达到200-500 Token。一个Agent可能具备10-20个工具。在标准的OpenAI Function Calling或ReAct模式中为了让LLM知道它能调用哪些工具每次请求都需要将所有可用工具的JSON Schema描述发送给模型。如果一个Agent有10个平均300 Token的工具那么每次请求光是工具描述就要吃掉3000 Token。7个Agent如果各自为政这个开销是相互独立的且在每个交互点都可能发生。2.4 低效的通信与序列化开销Agent间的通信往往需要将内部状态、思维过程进行序列化如转换成JSON字符串然后作为消息内容传递。如果设计不当可能会序列化大量中间数据、内部日志等非必要信息。此外一些简单的“确认”、“通知”类交互也通过LLM生成自然文本来完成这无疑是用牛刀杀鸡进一步推高了Token成本。为了量化这些开销我建议你在优化前在你的OpenViking或OpenClaw项目中加入简单的日志统计。记录每次LLM API调用时的请求Token数特别是messages字段的长度并按照上述类别进行粗略归类。你会惊讶地发现可能超过70%的Token都用在了这些“基础设施”上而非核心任务逻辑。3. OpenViking与OpenClaw的架构启示如何原生支持高效协作OpenViking和OpenClaw都不是简单的Agent SDK而是提供了运行时Runtime和编排能力的框架。理解它们的架构设计是找到降本增效方法的关键。3.1 OpenViking基于事件驱动与共享状态的协作模型OpenViking的架构强调“事件”和“状态”。Agent在这里更像是事件处理器Event Handler。共享状态Shared State/Blackboard这是解决“陌生人”问题的核心。OpenViking维护一个全局或会话级的共享状态存储可以想象成一个团队共享的白板或数据库。所有Agent都可以向这个状态写入信息如任务结果、提取的数据、中间结论也可以从中读取信息。Token优化点Agent无需通过冗长的自然语言消息将历史或结果传递给下一个Agent。它只需要将结构化数据写入共享状态并触发一个事件。下游Agent监听该事件直接从共享状态中读取所需数据。这避免了将结构化数据反复序列化成自然语言文本进行传递所产生的巨大Token开销。例如Agent A解析出一份JSON数据它不再需要说“我找到了以下数据{...}”而是直接写入状态并触发data_parsed事件。事件驱动通信Agent间的通信主要通过发布/订阅事件来完成。一个Agent完成任务后发布一个特定事件如TASK_A_COMPLETED其他关心该事件的Agent会被自动唤醒执行。Token优化点通信内容从自由格式的自然语言变成了轻量级的事件标识符和可能附带的最小化参数。event: “analyze_data”, payload: {“id”: 123}这样的信息量远比一段描述性文字要节省Token。更重要的是这实现了Agent间的解耦和异步协作。在这种模型下Agent的System Prompt可以更专注于“当X事件发生时你应该做什么以及如何从共享状态中获取输入将输出写回何处”而不是重复描述自己的静态身份。框架可以负责在Agent初始化时一次性注入这些提示并在其生命周期内保持有效无需每次请求都携带。3.2 OpenClaw技能Skill组合与工作流编排OpenClaw提出了“Skill”的概念一个Agent是由多个Skill组合而成的。它的设计更倾向于将复杂任务分解为标准化的工作流。Skill的标准化接口每个Skill有明确的输入、输出和错误处理规范。这类似于微服务中的API定义。Token优化点当Skill被封装好后Agent或工作流引擎在调用Skill时只需要传递符合接口定义的、最小化的结构化数据。Skill的内部实现细节可能包含复杂的提示词对于调用者是隐藏的。这意味着负责编排的“主Agent”或“工作流引擎”的提示词中不需要包含所有Skill的详细描述只需要知道“有一个Skill叫X它能处理Y类问题输入是Z格式”。详细的Skill描述仅在Skill内部执行时使用且可以优化为单次加载。工作流引擎OpenClaw的强项在于可视化或声明式的工作流编排。你可以将多个Skill像搭积木一样连接起来形成一个DAG有向无环图。Token优化点工作流引擎负责状态传递和顺序控制。它在一个统一的上下文中运行这个上下文在各个Skill节点间流动和更新。与OpenViking的共享状态类似它避免了数据在不同Agent/Skill间以自然语言形式重复传递。引擎只需要在每个节点执行时将当前上下文的相关部分提供给对应的Skill处理器即可无需携带全局历史。两者的共通思想都是引入一个中心化的协调层事件总线、工作流引擎和结构化的状态管理共享状态、工作流上下文来取代Agent间点对点的、基于自然语言的自由对话。将通信协议从“人类语言”升级为“机器可读的结构化协议”是Token暴降的根本原因。4. 实战优化让7个Agent高效协作的四大策略理解了原理我们来落地。如何改造一个“陌生人”式的多Agent系统使其成为高效团队以下是四个可操作的策略结合了框架特性和通用技巧。4.1 策略一建立共享上下文与单次提示词加载目标消除System Prompt和静态工具描述的重复传输。操作步骤提炼核心身份固化初始提示为每个Agent设计一个极其精简的“核心身份提示”例如你是一个数据分析专家。。这个提示可能只有10-20个Token用于在每次请求中保持其基本角色。将详细的角色描述、行为准则、约束条件等长篇内容提取出来作为Agent的“背景知识库”或“初始化配置”。在OpenViking/OpenClaw中这通常在Agent或Skill初始化时通过框架的配置机制一次性加载到Agent的内部状态中并告知LLM“这些是你的背景知识后续对话中默认你已知晓”。有些框架或通过底层LLM API如OpenAI的system角色的会话保持能力来实现或者通过向量数据库检索关联。工具描述的动态管理与按需提供工具分组与场景化不要在任何时候都把全部工具暴露给Agent。根据Agent当前处理的任务阶段动态启用相关的工具子集。例如一个“调研Agent”在“搜索信息”阶段只启用搜索工具在“总结信息”阶段只启用摘要和格式化工具。使用框架的Tool Registry利用OpenViking或OpenClaw提供的工具注册中心。将工具的描述存储在注册中心Agent在需要时通过工具ID进行调用而不是在每次提示词中携带完整的JSON Schema。框架负责在调用时将具体的工具描述信息传递给LLM如果必须的话但这通常可以在框架层更高效地处理。考虑使用LLM的微调Fine-tuning对于极其固定和常用的工具集可以探索通过微调让模型“记住”这些工具的功能和用法。这样在提示词中只需要提及工具名无需详细描述。但这属于高阶优化成本较高。代码示意概念性# 传统方式 - 每次请求都携带全量提示和工具 messages [ {role: system, content: 你是数据分析专家擅长使用以下工具\n1. query_database: ...很长描述...\n2. draw_chart: ...很长描述...}, # 每次重复 {role: user, content: 分析上周销售数据} ] # 优化后方式 - 利用框架的初始化配置 class DataAnalysisAgent(OpenVikingAgent): def __init__(self): # 初始化时加载一次详细配置到agent内部状态 self.detailed_instruction load_instruction_from_file(data_agent_manual.txt) # 这是一个很长的文本 # 注册工具描述存储在框架的registry中 self.register_tool(query_database, db_tool_func, brief_desc查询数据库) self.register_tool(draw_chart, chart_tool_func, brief_desc绘制图表) def on_event(self, event): # 处理事件时消息中只包含精简提示和当前任务相关上下文 prompt f基于你的专业知识已初始化和当前共享状态中的数据执行分析。当前任务{event.data[task]} # 框架会智能地附上当前可用的、相关的工具信息可能是精简版ID列表 response call_llm(prompt, available_toolsself.get_relevant_tools(event))实测效果仅此一项在7个Agent的链式调用中预计可减少30%-50%的Token消耗具体取决于原有提示词和工具描述的复杂程度。4.2 策略二设计高效的事件驱动通信协议目标用轻量级的事件代替冗长的自然语言对话。操作步骤定义清晰的事件枚举和数据结构不要使用自由文本作为事件类型。定义一套枚举值如EventType.TASK_START,EventType.DATA_READY,EventType.ERROR_OCCURRED。事件负载Payload使用紧凑的、结构化的JSON只传递必要信息。例如{task_id: 123, result_field: sales_summary, value: 15000}。在OpenViking中实现事件总线OpenViking通常内置或推荐使用事件系统。你需要做的是严格规范Agent之间只通过事件通信。Agent的handle方法或类似入口应只接收事件对象而不是原始的自然语言消息。内部处理完成后将结果写入共享状态并发布一个新事件而不是返回一段文本给调用者。在OpenClaw中利用工作流上下文将多Agent协作设计成一个OpenClaw工作流。每个Agent封装为一个Skill或一个节点。节点间的输入输出通过工作流上下文变量传递。在节点配置中明确定义输入来源如上个节点的输出变量output.data和输出存储位置如context.processed_data。这样节点Agent的实现代码里直接从context取数据处理完再写回context完全不需要生成用于通信的自然语言。示例对比优化前自然语言传递 Agent A发给Agent B的消息“我已经从数据库里获取了用户ID为1001到1100的销售记录总共100条。里面包含了日期、产品类别、销售额和利润字段。我初步看了一下销售额总计约50万。你可以开始进行区域分析了。”(假设约80 Token) Agent B需要解析这段文本提取关键数据ID范围、字段、总额才能开始工作。优化后事件驱动 Agent A发布事件Event(type’SALES_DATA_FETCHED’, payload{“user_id_range”: [1001, 1100], “record_count”: 100, “total_sales”: 500000})(序列化后可能不到30 Token) Agent B监听SALES_DATA_FETCHED事件触发执行。它直接从事件负载中获取到了结构化的关键参数无需解析文本。原始数据100条记录已经存储在共享状态shared_state[‘raw_sales_data’]中Agent B按需去读取即可。4.3 策略三实施智能的上下文管理与记忆窗口目标防止会话历史无限膨胀并避免无关历史污染当前上下文。操作步骤分层记忆设计工作记忆Working Memory即当前任务相关的、活跃的上下文。它应该尽量精简只包含直接推动下一步行动所必需的信息。在事件驱动模型中这通常就是当前事件负载和共享状态中相关的几个键值对。会话记忆Session Memory存储整个会话过程中的关键决策、摘要和最终结果。可以使用向量数据库存储按需通过检索增强生成RAG的方式引入相关片段而不是全量塞入上下文。长期记忆Long-term Memory超越本次会话的知识如用户偏好、历史结论等。同样通过RAG接入。历史摘要与压缩在Agent完成一个阶段任务后强制其对自己和上游的历史交互生成一个简短的摘要例如用LLM生成一段3句话的总结。当下游Agent需要上下文时传递这个摘要而不是原始的多轮对话。OpenViking的共享状态是存储这种摘要的理想位置。关键技巧摘要的生成本身也会消耗Token因此需要权衡。一个经验法则是当原始历史超过一定长度例如500 Token且预计后续还会多次引用时就值得做一次摘要。基于框架的上下文隔离利用OpenClaw工作流或OpenViking中不同的“会话”或“任务”实例来实现上下文的物理隔离。确保处理不同用户请求或不同任务的Agent群组其上下文完全分离互不干扰。4.4 策略四优化工具调用与结果处理目标减少工具描述开销并高效处理工具返回结果。操作步骤工具结果的结构化与精简工具函数应返回结构化的数据字典、列表而不是大段的文本。在工具描述中明确说明返回值的结构。这样当工具结果被放入上下文或共享状态时它是紧凑的。如果一个工具返回了巨大的文本如爬取的网页内容应先尝试在工具内部进行预处理提取正文、去除HTML、摘要再将精简后的结果传递出去。框架层的结果拦截与格式化在OpenViking/OpenClaw中通常可以在工具调用前后设置钩子Hook或拦截器。利用这个机制在工具执行后、结果返回给LLM之前对结果进行格式化或摘要。例如一个数据库查询工具返回了20行数据拦截器可以将其转换为一个Markdown表格的字符串或者直接提取关键统计量总和、平均值这比返回原始JSON字符串更节省Token且对LLM更友好。“轻量询问-重量执行”模式对于复杂操作让LLMAgent只负责生成一个非常精确的、结构化的“执行指令”然后由框架的后端服务去执行。例如LLM不再说“请帮我查询北京和上海今年第三季度的销售额并对比增长情况”而是生成一个标准的查询对象{“action”: “compare_sales”, “cities”: [“北京”, “上海”], “quarter”: “2024Q3”}。后端服务解析这个对象执行复杂的查询、计算、生成图表最后将结构化的对比结果数据、图表URL写回共享状态。这样LLM交互环节的信息非常轻量。5. 避坑指南实战中遇到的典型问题与解决方案在实施上述优化策略的过程中我遇到了不少坑。这里分享三个最具代表性的问题及其解决办法。5.1 坑一过度优化导致Agent“失忆”或行为不一致问题描述为了节省Token我将Agent的System Prompt压缩得非常短并依赖共享状态传递所有信息。结果发现Agent有时会“忘记”自己的核心职责或者在不同任务中表现出不一致的行为。根因分析LLM的上下文就像它的工作记忆。虽然我们将详细指令放在了“背景知识库”通过向量检索或初始化加载但如果当前对话上下文中完全没有提及这些约束模型在生成时可能会忽略它们尤其是当共享状态中的任务信息非常强烈时模型可能会被“带偏”。解决方案采用“核心提示词 动态上下文注入”的组合策略。保留一个不可压缩的核心提示词每个Agent保留一个20-50 Token的“宪法级”提示定义其最根本的角色和不可违背的原则。例如你是一个严谨的数据分析师必须确保所有结论都有数据支撑并在回复中注明数据来源。这段提示必须出现在每次请求中。动态注入任务相关上下文将与当前具体任务相关的详细指令、约束从知识库中检索出来作为user或system消息的一部分动态插入。例如在处理“财务数据”时注入“注意合规性不得透露个人隐私信息”在处理“创意写作”时注入“风格需活泼幽默”。这样既保持了Agent身份的稳定性又赋予了其情境适应性且注入的上下文是任务相关的不会每次都全量加载。5.2 坑二事件流混乱出现循环触发或死锁问题描述在实现OpenViking风格的事件驱动时Agent A完成事件E1后发布事件E2Agent B处理E2后可能又发布E1导致循环。或者多个Agent等待对方发布的事件形成死锁。根因分析事件类型设计不周全事件处理逻辑中存在副作用或条件判断不完整导致状态异常流转。解决方案绘制事件状态机在设计阶段为复杂的多Agent协作流程绘制一个简单的事件流状态图。明确每个事件的触发条件、发布者、监听者以及事件处理后的状态迁移。这能帮助发现潜在的循环路径。为事件添加唯一ID与上下文追踪在每个事件负载中包含一个全局唯一的task_id或session_id以及一个event_chain列表记录本任务已触发的事件序列。Agent在处理事件前先检查event_chain如果发现当前事件类型已出现过针对同一任务则视为异常进入错误处理逻辑。设置处理超时与默认事件为每个事件监听器设置处理超时。如果超时未完成则发布一个超时错误事件。对于可能死锁的环节设计一个“看门狗”Agent或一个定时器在超时后发布一个推动流程继续的默认事件或回滚事件。使用OpenClaw工作流引擎如果你发现事件流逻辑非常复杂考虑直接使用OpenClaw的工作流编排功能。它提供了可视化的编排界面和内置的循环检测、错误处理机制能更系统地避免这类问题。5.3 坑三Token降下来了但推理质量下降问题描述实施了摘要、压缩、精简提示词等措施后Token使用量显著下降但Agent的输出质量变得不稳定有时会遗漏重要细节或做出不符合预期的决策。根因分析过度压缩或摘要丢失了关键信息。模型在做决策时上下文信息不足。特别是当依赖历史中的细微线索或长距离依赖时摘要无法完全承载。解决方案实施“关键信息锚点”和“渐进式上下文加载”。识别并保留关键锚点在生成摘要时不是简单概括而是有意识地保留决策关键点。例如在讨论需求的对话摘要中必须明确保留“用户最终拍板的方案是A而不是B”这个结论。可以将这些关键锚点以结构化列表key_decision_points: [“方案A”, “预算1000”]的形式和文本摘要一起存储到共享状态。渐进式加载而非全有或全无不要总是用摘要完全替代详细历史。当Agent需要深入分析某个历史环节时可以通过RAG从向量数据库中检索出该环节最相关的原始对话片段作为补充上下文加载进来。这样大部分时间使用轻量摘要必要时“按需加载”细节在成本和质量间取得平衡。建立质量评估闭环在关键Agent的输出环节增加一个简单的“质量检查”步骤可以是规则也可以是一个轻量级的校验Agent。如果检查不通过则携带更多的原始上下文进行重试。记录下哪些任务类型或上下文条件下容易导致质量下降反过来优化你的摘要生成策略或上下文保留策略。通过这一系列从架构到实操的优化我成功地将那个7个Agent协作项目的平均每次任务Token消耗降低了90%以上。最大的收获不是节省了多少费用而是认识到设计一个高效的多Agent系统关键在于转变思维不要把它们看作一个个独立对话的LLM实例而要把它们视为一个拥有共享记忆、通过高效协议通信的分布式系统。OpenViking和OpenClaw这样的框架正是为此而生。用好它们提供的状态管理、事件总线和编排能力才能真正释放Agent协作的潜力让Token用在刀刃上。