unlazy的token经济学AI智能体注意力分配指南省token又不省质量【免费下载链接】unlazyAnti-laziness skill for AI agents. Core: the Depth Tree method, which splits a task N layers deep and gives every leaf the full time budget of the whole task, so effort multiplies with depth. Grounded in 2025-2026 research on model laziness, underthinking and premature completion.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/unl/unlazy使用unlazy做 AI 智能体的任务纪律管理时很多人只关心它能不能让 Agent 干完活却忽略了更现实的问题怎么把token花在刀刃上unlazy 是一套反惰性的 AI 智能体技能核心是 Depth Tree 方法——把任务按 N 层拆分让每个叶子任务都享有完整任务的时间预算。而它配套的 token 经济学规则则回答了一个更精细的问题注意力该分配给谁验证该用什么成本执行。这篇文章用新手友好的方式带你读完这套注意力分配体系。为什么 AI 智能体会浪费 token在谈省钱之前先理解钱是怎么丢的。2025—2026 年的一系列研究如Quantifying Laziness、OptimalThinkingBench揭示了 AI 智能体的三大毛病偷懒Laziness多步骤提示只做了一部分就宣布完成欠思考Underthinking推理过早停止探索不够就下结论过度思考Overthinking在没价值的地方继续烧 tokenunlazy 的应对思路很直接先用可运行的门禁gates把完成变成可验证的再把模型最贵的注意力留给真正需要判断的环节。这套成本纪律完整写在 references/token-economy.md 中下面拆解它的三条主规则。规则一保持验证成本低廉验证不是一次性的成本而是贯穿整个流程的高频开销。unlazy 给了四条便宜执法原则原则具体做法省下的开销用可运行检查代替模型推理CHECK:行是纯 shell 命令由 scripts/gate-check.mjs 执行命令本身不需要模型推理模型只花上下文读结果不花推理跑验证给证据封顶成功的输出只存SHA-256 摘要 字节数指纹不保存原始输出或完整构建日志上下文里不会塞满重复的日志Stop 钩子只做扫描scripts/stop-hook.mjs 不调用任何模型只检查门禁状态阻断不产生模型费用且带 6 次无进展保护防止死循环检查默认串行需要省时才显式传--jobs N并行串行输出最容易排错避免诊断成本反弹 新手注意门禁成功的证据记录包含解析后的 shell、工作目录、退出码、PATH指纹和输出指纹——这套指纹代替原文的设计是 unlazy 最典型的省 token 手法。完整证据规则见 references/gates.md。规则二让每个叶子的上下文保持聚焦Depth Tree 把任务拆成很多叶子而上下文污染是拆分后最大的隐形浪费。unlazy 的聚焦原则叶子只拿两份材料共享契约 自己的账本ledger绝不塞进驱动者的会话记录或其他叶子的输出。拆分与派发的细节见 references/orchestration.md文档按需加载SKILL.md 只保留核心流程方法、门禁、编排、并行四份参考文档只在对应模式时才读状态日志只追加一行事件追加进status.log而不是反复重生成一份大计划文档失败日志留在本地只在人工报告需要时摘要关键事实自动成功证据本来就含摘要和字节数这样每个并行 Agent 的上下文窗口都保持窄而干净token 单价再高也花不出去。规则三把最强推理留给杠杆点省 token 不是到处省而是把贵的推理预算集中到回报最高的地方。unlazy 明确列出该用最强审查的五类杠杆点契约与架构决策安全和兼容性边界分支集成人工高风险门禁父级复验与最终结论审计反过来只有当模式和验收门禁都固定之后机械性的转换工作才允许用低成本执行。警惕假省钱这些检查绝对不能省unlazy 特别强调了一组反向规则这是它和能省则省思路最大的区别❌ 不要为了省时间跳过审批、阴性对照、父级复验或集成门禁——快速得到假完成的代价远高于一次直接失败❌ 不要为了省编排开销把明明可以拆分的独立任务硬塞进一个上下文❌ 也不要为了省子代理开销去编排一个专注会话就能完成的简单任务一句话总结token 经济学省的是验证的摩擦成本绝不舍验证的判定质量。关于历史上深度换努力倍数的测量边界官方态度也很诚实——旧数据不可复现不应当作产品承诺重测协议见 research/validation-protocol.md。新手快速上手一份注意力分配清单不用背文档照这个清单走就行先写账本复制 templates/gates-leaf.md 到GATES.md给每个可观察结果写一条门禁先检查再审批--status只解析不执行确认命令安全后再--approve选最小模式单会话能完成就用 Solo 模式别上编排拆分规则见 references/method.md叶子四遍走实现 → 专家重读 → 找缺陷 → 低成本打磨直到一遍改无可改并行时守住所有权并发叶子必须声明互斥的OWNS:路径协调细节见 references/parallel.md报告前重新测量所有数字在报告前现算只报证据支持的内容安全边界同样值得新手花两分钟读一读SECURITY.md 说明了审批记录绑定哪些输入、改任何一项都要重新审批。总结注意力才是最贵的算力unlazy 的 token 经济学可以浓缩成三句话验证用命令不用推理——把重复的确定性检查移出模型上下文用窄的不用全的——叶子只看契约和自己的账本推理用强的用在杠杆点上——契约、集成、复验才是高价值场景省 token 的终点不是把预算压到最低而是让每一份注意力都花在能改变结果的地方。这也正是省 token 又不省质量的完整含义。【免费下载链接】unlazyAnti-laziness skill for AI agents. Core: the Depth Tree method, which splits a task N layers deep and gives every leaf the full time budget of the whole task, so effort multiplies with depth. Grounded in 2025-2026 research on model laziness, underthinking and premature completion.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/unl/unlazy创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 unlazy的token经济学：AI智能体注意力分配指南，省token又不省质量
unlazy的token经济学AI智能体注意力分配指南省token又不省质量【免费下载链接】unlazyAnti-laziness skill for AI agents. Core: the Depth Tree method, which splits a task N layers deep and gives every leaf the full time budget of the whole task, so effort multiplies with depth. Grounded in 2025-2026 research on model laziness, underthinking and premature completion.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/unl/unlazy使用unlazy做 AI 智能体的任务纪律管理时很多人只关心它能不能让 Agent 干完活却忽略了更现实的问题怎么把token花在刀刃上unlazy 是一套反惰性的 AI 智能体技能核心是 Depth Tree 方法——把任务按 N 层拆分让每个叶子任务都享有完整任务的时间预算。而它配套的 token 经济学规则则回答了一个更精细的问题注意力该分配给谁验证该用什么成本执行。这篇文章用新手友好的方式带你读完这套注意力分配体系。为什么 AI 智能体会浪费 token在谈省钱之前先理解钱是怎么丢的。2025—2026 年的一系列研究如Quantifying Laziness、OptimalThinkingBench揭示了 AI 智能体的三大毛病偷懒Laziness多步骤提示只做了一部分就宣布完成欠思考Underthinking推理过早停止探索不够就下结论过度思考Overthinking在没价值的地方继续烧 tokenunlazy 的应对思路很直接先用可运行的门禁gates把完成变成可验证的再把模型最贵的注意力留给真正需要判断的环节。这套成本纪律完整写在 references/token-economy.md 中下面拆解它的三条主规则。规则一保持验证成本低廉验证不是一次性的成本而是贯穿整个流程的高频开销。unlazy 给了四条便宜执法原则原则具体做法省下的开销用可运行检查代替模型推理CHECK:行是纯 shell 命令由 scripts/gate-check.mjs 执行命令本身不需要模型推理模型只花上下文读结果不花推理跑验证给证据封顶成功的输出只存SHA-256 摘要 字节数指纹不保存原始输出或完整构建日志上下文里不会塞满重复的日志Stop 钩子只做扫描scripts/stop-hook.mjs 不调用任何模型只检查门禁状态阻断不产生模型费用且带 6 次无进展保护防止死循环检查默认串行需要省时才显式传--jobs N并行串行输出最容易排错避免诊断成本反弹 新手注意门禁成功的证据记录包含解析后的 shell、工作目录、退出码、PATH指纹和输出指纹——这套指纹代替原文的设计是 unlazy 最典型的省 token 手法。完整证据规则见 references/gates.md。规则二让每个叶子的上下文保持聚焦Depth Tree 把任务拆成很多叶子而上下文污染是拆分后最大的隐形浪费。unlazy 的聚焦原则叶子只拿两份材料共享契约 自己的账本ledger绝不塞进驱动者的会话记录或其他叶子的输出。拆分与派发的细节见 references/orchestration.md文档按需加载SKILL.md 只保留核心流程方法、门禁、编排、并行四份参考文档只在对应模式时才读状态日志只追加一行事件追加进status.log而不是反复重生成一份大计划文档失败日志留在本地只在人工报告需要时摘要关键事实自动成功证据本来就含摘要和字节数这样每个并行 Agent 的上下文窗口都保持窄而干净token 单价再高也花不出去。规则三把最强推理留给杠杆点省 token 不是到处省而是把贵的推理预算集中到回报最高的地方。unlazy 明确列出该用最强审查的五类杠杆点契约与架构决策安全和兼容性边界分支集成人工高风险门禁父级复验与最终结论审计反过来只有当模式和验收门禁都固定之后机械性的转换工作才允许用低成本执行。警惕假省钱这些检查绝对不能省unlazy 特别强调了一组反向规则这是它和能省则省思路最大的区别❌ 不要为了省时间跳过审批、阴性对照、父级复验或集成门禁——快速得到假完成的代价远高于一次直接失败❌ 不要为了省编排开销把明明可以拆分的独立任务硬塞进一个上下文❌ 也不要为了省子代理开销去编排一个专注会话就能完成的简单任务一句话总结token 经济学省的是验证的摩擦成本绝不舍验证的判定质量。关于历史上深度换努力倍数的测量边界官方态度也很诚实——旧数据不可复现不应当作产品承诺重测协议见 research/validation-protocol.md。新手快速上手一份注意力分配清单不用背文档照这个清单走就行先写账本复制 templates/gates-leaf.md 到GATES.md给每个可观察结果写一条门禁先检查再审批--status只解析不执行确认命令安全后再--approve选最小模式单会话能完成就用 Solo 模式别上编排拆分规则见 references/method.md叶子四遍走实现 → 专家重读 → 找缺陷 → 低成本打磨直到一遍改无可改并行时守住所有权并发叶子必须声明互斥的OWNS:路径协调细节见 references/parallel.md报告前重新测量所有数字在报告前现算只报证据支持的内容安全边界同样值得新手花两分钟读一读SECURITY.md 说明了审批记录绑定哪些输入、改任何一项都要重新审批。总结注意力才是最贵的算力unlazy 的 token 经济学可以浓缩成三句话验证用命令不用推理——把重复的确定性检查移出模型上下文用窄的不用全的——叶子只看契约和自己的账本推理用强的用在杠杆点上——契约、集成、复验才是高价值场景省 token 的终点不是把预算压到最低而是让每一份注意力都花在能改变结果的地方。这也正是省 token 又不省质量的完整含义。【免费下载链接】unlazyAnti-laziness skill for AI agents. Core: the Depth Tree method, which splits a task N layers deep and gives every leaf the full time budget of the whole task, so effort multiplies with depth. Grounded in 2025-2026 research on model laziness, underthinking and premature completion.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/unl/unlazy创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考