微软与UC Berkeley开源编码智能体成本控制器
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微软与UC Berkeley开源编码智能体成本控制器
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AI 综述
微软研究院与 UC Berkeley 研究团队开源了编码智能体成本控制插件 TokenEconomizer，在不改动模型权重和智能体代码的前提下降低运行成本。团队称，在 277 个 SWE-Bench 任务、5 种智能体与模型组合下，平均成本降低 18.4% 至 30.9%，最高降幅为 30.9%。 该插件需搭配指定的 4 种智能体之一，并要求 Python 3.10 或更高版本；学习数据保存在本地的 ~/.tokeneconomizer 目录。工具裁剪和循环防护默认开启；微技能（micro-skills）因会额外增加模型调用而默认关闭。
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最新进展10月31日 01:53
微软与 UC Berkeley 开源 TokenEconomizer 插件，编码智能体成本最高降低 30.9%报道时间线
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10月31日
- MarkTechPost微软与 UC Berkeley 开源 TokenEconomizer 插件，编码智能体成本最高降低 30.9%
微软研究院与 UC Berkeley 团队开源 TokenEconomizer，这是一个面向编码智能体的成本控制插件，在 277 个 SWE-Bench 任务、5 种智能体与模型组合下将平均成本降低 18.4% 至 30.9%，且不改动模型权重和智能体代码。
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