待验证50% 置信解决方案精确时间

Token成本优化策略包括对长期记忆做压缩摘要、设置分级响应逻辑（简单互动用轻量模型关键剧情用高性能模型）、将世界观校验拆分为低成本分类任务

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/11

首次发现

来源

DeepSeek打造AI互动影游：从Prompt到Agent工程完整实录

涉及实体

相关事实

待验证多智能体系统的Token优化策略包括模型路由、压缩智能体间传递的上下文、缓存中间结果72% 相似待验证多智能体并行架构通过同时探索多条解题路径以更高算力换取更低错误率和更短挂钟时间，但代价是Token消耗成倍增加72% 相似待验证自注意力机制允许模型在处理每个 Token 时动态权衡序列中所有其他 Token 的重要性，从而捕获长距离语义依赖69% 相似待验证智能体模式下Token消耗呈非线性增长，因每次工具调用结果追加到上下文中，多步骤任务的Token消耗可达O(n²)级别，使低成本模型对智能体场景至关重要69% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/908667

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/908667

MCP

get_claim(id=908667)