北京
羅福莉最近聊了個挺現(xiàn)實的問題——全球算力根本追不上 Agent 時代的 Token 消耗速度。她的判斷是：光把 Token 價格打下來不夠，得讓框架更省、模型更高效，兩邊一起進(jìn)化。
這話聽著像工程師的樂觀，但背后有個具體的糟心事。
OpenClaw 的上下文管理做得一塌糊涂。一個用戶請求進(jìn)去，能觸發(fā)多輪低價值的工具調(diào)用，每一輪都拖著超過 10 萬 Token 的上下文來回跑。相當(dāng)于你問個路，對方非要把整座城市的地圖復(fù)印一遍才肯開口。
Agent 的交互邏輯天生就是 Token 黑洞。每次調(diào)用工具、每次上下文拼接，都是在燒算力預(yù)算。如果框架層不學(xué)會"斷舍離"，模型再便宜也填不滿這個窟窿。
羅福莉的解法很產(chǎn)品經(jīng)理：不是等基礎(chǔ)設(shè)施降價，而是讓系統(tǒng)學(xué)會少說話、說對話。省下來的 Token，才是 Agent 能規(guī)?；涞氐恼姹惧X。
據(jù)說 MiMo 內(nèi)部測試時，有工程師盯著日志里一串 10 萬+ 的 Token 數(shù)愣了半天——那只是一個查詢天氣的請求。
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