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token 预算

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你的 AI 编程 Agent 现在有预算了——它能在任务中途掐断你

Cognition 给它的 AI 编程 Agent「Devin」加上了分级预算功能。以前企业只能设置组织级上限或按用户分层,当一家银行把大额用量拆给几百个团队时就不够用了,有些客户只好自己开发内部工具来分配额度。现在管理员可以先设一个总预算,再按部门、项目、个人逐级拆分,最多三层,还能查看各部门花了多少;预算快用完时工程师会在首页收到提醒,并可在产品内申请更多额度,管理员可选择手动审批或按「效率分」自动放行。代价是:任务进行中预算耗尽,会话会直接停止;官方表示正在开发「软上限后切换到更便宜模型」来让工作跑完,但该功能尚未上线。

文中可用工具

  • DevinCognition 的 AI 编程 Agent,现在支持按部门、项目、个人分配使用预算
  • BudgetsDevin 的分级预算功能,用于管理团队和项目的 AI 用量花费
  • Efficiency Score估算工程师产出工时与 Devin 消耗之比的评分,可用于自动批准更多额度
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Agentic AI 架构中记忆、知识与上下文的系统性方法

作者 Adi Polak 写了一篇文章,讨论怎么让 AI 智能体(能自己多步干活的 AI)更可靠。核心意思是:别把所有信息一股脑塞给模型,而是在信息进入模型前,由一层“上下文引擎”负责挑选、注入、压缩和过期清理。文章把上下文、记忆、知识三样东西分开讲,建议分层管理记忆、维护经过筛选的知识、给 token 设预算,还列出了“把上下文硬塞满”“反复使用过期数据”等常见错误做法及应对办法。读完后,做智能体的人能知道信息该怎么管才不出错,但文章只是方法论,没有提到具体工具或落地产品。

文中可用工具

提供的材料未提及具体可用工具。

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