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TokenEconomizer：针对编码智能体的经验驱动黑盒成本控制
原文标题
TokenEconomizer: Experience-Driven Black-Box Cost Control for Coding Agents
AI 导读
随着前沿编码智能体的发展，AI辅助软件工程的token成本显著增加。TokenEconomizer通过确定哪些操作微技能要注入、哪些持续无关的工具要修剪以及何时干预无效的失败循环，在Claude Code、Codex和GitHub Copilot CLI配合前沿模型的情况下，将平均token成本降低了18.4-30.9%，同时保持了可比的任务成功率。
来源：Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org
导读与选稿说明
TokenEconomizer通过自适应黑盒成本控制，有效降低了编码智能体在现实环境中的token成本，提高了token效率。
导读由模型辅助整理，非独立核验。完整信息见原文。