Токенная диета для агентов: Caveman, Ponytail и Headroom — режем лишний контекст

ИИ-агенты часто страдают не только от цены модели, но и от переполнения контекста. Длинные ответы, раздутый код, большие логи и громоздкие JSON-структуры — всё это приводит к лишним затратам токенов и снижению производительности. В статье на Хабре разбирают три слоя «токенной диеты» для агентной разработки: Caveman, Ponytail и Headroom.

Caveman — базовый уровень: минимальное сокращение, убираем явные избыточности вроде комментариев и лишних пробелов. Ponytail — средний: более агрессивное сжатие, включая разделение контекста на «горячий» и «холодный» кэш. Headroom — продвинутый: динамическое управление памятью, приоритизация важных токенов и отбрасывание неактуальных логов.

Каждый слой подходит для разных сценариев: от простых чат-ботов до сложных мультиагентных систем. Автор рекомендует начинать с Caveman, а затем переходить к более тонким настройкам по мере роста нагрузки. Материал будет полезен разработчикам, которые хотят оптимизировать свои агенты без перехода на более дорогую модель.