北京
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西班牙高校一项实验给AI Agent开发提了个醒：脚手架的选择，可能比模型本身更影响成本。
研究团队用7个Agent脚手架搭配5个模型，跑同一组GitHub任务。结果差距惊人：不内置MCP的轻量脚手架（如Pi、Tau）中位token消耗仅1.4万-1.6万，而Claude Code和qwen-code则需要26万-29万，贵出5到28倍。
更极端的对比是：同一个27B模型，只换脚手架，成本差距竟达139倍。
这说明什么？在Agent开发里，省token的关键可能不在模型，而在你选的那层“骨架”。轻量方案，或许才是日常任务的最优解。
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