这么做缓解了我的token焦虑
上一篇文章,我提到了如何减少人在vibe coding过程中的干预。通过给coding agent设置给种限制,把软件工程中的敏捷实践搬到了skill中,确实能够增加代码的健壮性和正确性。同时也能够将很多的内容都沉淀下来,将claude code干的每一步都沉淀成文档,这样不仅人能够很快的回忆起来我做了什么,claude code在每一次执行的过程中就算断了也没有问题,不用重新给他上下文,因为他本身就有短期记忆,然后把当前的plan再给他就有可以继续恢复工作了。这样的工作模式下,确实让我工作效率提升了不少,先不说一些什么量化的数据,就是把一些重复的prompt蒸馏成了对应的skill,不用重新输入。哈哈哈这个就是说笑了,其实最大的提升是我对于整体需求理解又回到传统的软件开发模式,只是把纯搬砖的活扔给了code agent。
这样的爽感是一时的,这个月开头的一件事就让我感到了头皮发麻。头一天我就烧了170+刀的token,差不多整体容量的10%了。然后这个迭代都一个礼拜,我就用了300多刀了。这还是在我用了各种节约token的手段下,比如装了claude code mem,让我们记忆可以跨session。装了ponytail,让code agent不会写又长又臭的代码。然后还装了rtk,会将一些又长又臭的bash命令压缩以此来节约token。貌似这样还不够,token还是烧的比较多。后来我就在想,能不能让claude code干自己最擅长的工作,分析业务,写plan,最后执行就扔给其他的coding agent。我们不是还买了copilot,然后看了看支持的模型还能支持到opus4.7,这不正好,让搬砖的工作给到copilot,单纯的去执行就好了。通过翻阅手册,copilot是支持通过cli来发起调用的。
当然之前的workflow,我做了一些分工,analyze-requirements,refine-ticket这些需要分析代码,这些需要深度分析的工作还是由claude来完成。在implement这一步中会明确分工,那既然分工了,肯定就会出现主从,claude是主,copilot是从。需要解决的问题现在就明确了,主从之间的通信问题,写交接文档,一下就是claude code写给copilot要做的事情。如果不想让copilot乱干活,就需要把规则列清楚,列明确。形象的比喻,claude就相当于是一个TL,copilot就是一个搬砖的junior dev。
1 | # <TICKET> 执行交接单 |
具体claude与copilot之间的通讯的时序图如下。再次过程中,我会让copilot在调用的过程中retry三次,如果三次还没有改好,claude就会去接手来完成剩下的工作。如果copilot能够正常的完成工作,同样会写一份result,然后claude就会通过这份result来检查结果,完成每次的code review。
1 | sequenceDiagram |
最后演进成了一种Multi-agent的模式【简称MA】,claude为主要agent,其他agent作为协作的一种工作模式。每个agent都有各司其职,虽然claude很全能各方面也很强,但是有一个问题,还是贵。为了合理利用token,减少token的浪费,可以将一些边界特别明确的工作交给一些其他的agent,例如copilot kiro等。不过上述的这个MA的稳定性还需要经过一些继续的调试,主要是围绕
- 如何让他能够运行的更加稳定
- 如何让能够让这些执行的agent不会调入loop旋涡
不过,即便还有这么些遗留问题,token的焦虑目前已经大大降低了。
1 | flowchart LR |
- Title: 这么做缓解了我的token焦虑
- Author: Xiao Qiang
- Created at : 2026-07-25 19:08:38
- Updated at : 2026-07-25 19:08:38
- Link: http://fdslk.github.io/LLM/agent/vibe-coding/2026/07/25/multi-agent/
- License: This work is licensed under CC BY-NC-SA 4.0.
