1. 为什么 Token 成本是 Agent 系统的第一瓶颈
2025 年之后，业界对 Agent 的讨论重心已经从「能不能跑通」转移到了「能不能规模化、能不能赚钱」。一个简单的客服 Agent demo 可能每次对话消耗几千 token，但一旦铺开到日均百万次调用，token 账单会直接吃掉毛利。
Agent 与普通 LLM 应用最大的区别在于：一次 Agent 任务的 token 消耗是普通问答的数倍到数十倍。原因很直观：
- Agent 是「多步推理 + 多轮工具调用」的循环，每一步都要把之前的上下文重新喂给模型；
- 系统提示词、工具定义、few-shot 示例这些重复前缀在每一轮都会被完整传输；
- 复杂任务往往需要维护几十轮的历史、十几个工具的 schema、数千字的中间结果；
- 高并发场景下，成千上万个独立会话各自携带自己的上下文，没有任何共享。
因此，「降低 token 成本」不是一个简单的「换便宜模型」问题，而是一项需要从架构设计、提示词工程、缓存策略、上下文管理、模型路由多个层面系统性解决的工程问题。
本文将从业界主流 Agent 框架出发，给出经过生产验证的、可落地的技术实现方案，重点回答几个问题：
- 当前最强的 Agent 架构分别是什么，怎么选？
- 如何把缓存命中率从 10% 提升到 70% 以上？
- 高并发时如何把 token 成本压到最低？
