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Cursor 团队公开 Agent Harness 降本方法论
Cursor 团队成员 @ericzakariasson 分享了一套把 agent 降本当系统工程做的方法论，优化对象是 harness 本身而非模型行为。核心指标是按计费类型加权的“每完成任务”token 成本，一轮完整优化降低总成本约 7%。文中给出多个具体数字：移出静态上下文使工具描述 token 降 60%，MCP 集成工具相关会话总 token 降 46.9%，冷缓存未命中降 20%。多智能体场景用前沿规划器加便宜 worker，成本约为前沿模型全包的八分之一；简单轮次路由到便宜模型成本降 41–68%。
当前结论
Cursor 团队把 agent 降本拆成了可上手的清单：砍提示词、工具卸载、缓存布局都有具体数字，做 AI 编程工具的能直接抄。
11 个信源67° AI 热度最后更新 2026/9/24 02:12:13
证据链
11 个信源冲突核查
现有去重数据只说明这些来源讨论同一事件，不代表立场相同。当前没有结构化的支持或反驳证据，不自动推断冲突。