飞翔的智能体
@nengpao
同样的模型、同样的任务，一个Agent花3倍Token才完成？问题出在harness上！
TrueForge是一个开源的LLM Agent harness框架，核心思想：把不必要的内容推出模型上下文，在需要时再加载。
三大设计原则：
✅ Memory（记忆）：持有权重和上下文不该承载的状态
✅ Skills（技能）：持有程序性知识，覆盖操作流程和启发式规则
✅ Protocols（协议）：持有用户、其他Agent和工具的交互契约
实际效果：在DevRev的Enterprise-Bench上，TrueForge用相同的模型完成了和Claude Managed Agents一样多的任务，但Token消耗只有后者的1/3，工具调用减少约40%。
关键技术细节：
• 工具Schema延迟加载（除非开启预加载）
• 大响应写入沙箱文件
• 生成的代码通过harness调用工具，沙箱不持有凭证
GitHub：github.com/truefoundry/tr…
话题来源 @_avichawla
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