开源Agent Harness框架，通过智能路由、上下文管理和自进化机制，将Agent的token成本降低50%以上。
开源Agent Harness框架，通过智能路由、上下文管理和自进化机制，将Agent的token成本降低50%以上。
VideoClaw和JoyAI-Echo两大开源框架同日发布，分别用多智能体协作和跨模态记忆库解决AI长视频一致性问题，本文对比两者技术方案。
如果你在做 AI Agent 产品，token 账单大概率已经让你头疼了。Agent 比聊天机器人费 token 得多——一次任务背后可能跑十几步，每一步都在烧钱。而且不是每一步都需要最强的模型，分类、摘要、格式整理这些简单任务，用旗舰模型就是浪费。
OpenSquilla 是一个开源的 Agent Harness 框架，它在 Agent 应用和大模型之间加了一层"运行中枢"，核心目标只有一个：让 Agent 少花不该花的 token，同时让它越用越懂用户。
OpenSquilla 是一个四层架构的中间件框架，部署在 Agent 应用和底层大模型之间。它不替代模型本身，而是管理"调哪个模型、喂多少上下文、怎么编排任务、如何持续进化"这几个关键决策。
OpenSquilla 在 Agent 应用和模型之间的四层架构：智能路由、上下文管理、MetaSkill 编排、自进化机制。
大多数 Agent 团队的做法是绑定一个主力模型。效果稳定，开发省事，但账单很快失控。
OpenSquilla 在任务进入大模型之前，先用本地路由模型判断任务复杂度。它根据语义、关键词、语言、上下文长度、对话轮次等特征，把任务分成不同等级，再匹配不同模型。
关键区别在于：这个路由不是静态规则表，而是一个可以根据任务反馈持续优化的参数化模型。哪些任务成功了、哪些地方烧 token、哪些模型性价比更高，这些信号会回流到路由中，不断训练它。
据团队数据，OpenSquilla 的智能路由比 OpenRouter 路由精度高 4.4 个百分点，成本低 75%。
很多 Agent 系统会把 Skill 描述、工具说明、历史记忆、网页内容一股脑塞进 prompt。模型每调用一次都要重新读一遍，用不到的 token 也照样计费。
OpenSquilla 的做法：
据团队数据，上下文管理可额外带来约 20% 到 50% 的成本降低。
Skill 越多，Agent 理论上越强。但真实使用中，用户开始不知道该怎么组合这些 Skill。写一篇文章，要先查资料、核事实、学风格、写初稿、审校——每一步都有 Skill，但谁来编排顺序？
OpenSquilla 的 MetaSkill 机制让用户只需要说目标，AI 自动拆步骤、选 Skill 组合、安排依赖关系。每个步骤独享一段上下文，避免互相干扰。
用户第一次让 Agent 做任务，往往要改好几轮。问题是改完了下次还犯同样的错，经验没有沉淀。
OpenSquilla 会回看整个交互过程：用户补了哪些条件、纠正了哪些偏差、最终认可了什么结果，然后把这些信息沉淀进 Skill 或工作流。下次遇到类似任务，Agent 不必从零开始。
用户少纠正一次 = 系统少跑一轮 = 少烧一轮 token。
提示: OpenSquilla 的路由模型是本地运行的集成树模型，不需要额外调用大模型 API，本身不产生额外的 token 开销。
