Разработчики проанализировали расход токенов при работе coding agents и выяснили, что основной причиной избыточных затрат являются не промпты, а автоматизированные рабочие процессы. Повторяющиеся проверки, многократное чтение одних и тех же файлов и дублирование задач субагентами создают значительную нагрузку.
Для оптимизации был создан экспериментальный слой Optimize layer на базе локального MCP-сервера. Система работает в фоновом режиме, анализируя вывод инструментов и выявляя избыточные данные, которые агент получает повторно без необходимости для выполнения текущей задачи.
Первый компактор для структурированных данных, таких как Node TAP, работает на детерминированной основе. Он проверяет коды завершения и счетчики, удаляя лишние логи успешных операций, но сохраняя критически важную информацию об ошибках. В одном из тестов 97,3% объема вывода было признано необязательным.
Авторы исследования подчеркивают важность аудита агентских процессов. Они рекомендуют отслеживать повторные обращения к файлам и командам, чтобы избежать ситуации, когда основной агент и субагенты выполняют одну и ту же работу. Цель — удалять только представление данных, а не сами факты.
Будущие этапы оптимизации включают сравнение полных циклов задач с учетом общего количества входных токенов, кеширования и времени выполнения. Экономия считается доказанной только в том случае, если при снижении стоимости качество результата остается прежним.
