同样的模型、同样的任务，一个Agent花3倍Token才完成？问题出在harne…

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… 原帖链接：x.com/i/status/20919…