给 AI 智能体加个「存档」功能,会发生什么?输入 Token 砍掉 91.9%!这招「存档读档」让 AI 编程智能体不再中途跑偏
有开发者在隔离虚拟机里实测:每完成一个里程碑就把上下文压缩成一份 JSON 存档,结果 Token 少花九成、测试从 18/20 变成满分 20/20。
大白话写代码的 AI 智能体干多步任务时,会把前面每一步的日志、代码全塞进对话里,越滚越大,钱越烧越多,还容易把中间的关键规则忘掉,最后跑出莫名其妙的 bug。这位作者的办法很像打游戏存档:每干完一段活,就把当前状态压成一小段 JSON 存档,把啰嗦的原始日志全扔掉,再接着干下一段。实测三轮任务下来,输入 Token 从 35,869 降到 2,922,成本降了七成多,隐藏测试还全过了。
对你意味着如果你在用 Cursor、Claude Code 这类多步编程智能体,或者自己搭 Agent 流程,这套「里程碑存档」思路可以直接抄;但这是单一作者的自测,样本只有 20 个用例,别当铁律。
作者个人在 Dev.to 发布的基准实验,样本为 20 个隐藏用例,官方未背书
原文:How Save-Game Context Compaction Fixes Spec Drift in Multi-Step Coding Agents (-91.9% Input Tokens)
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