---
title: "Agent Token Budget Optimization"
created: 2026-06-05
updated: 2026-06-05
type: concept
tags: [token-economics, budget, optimization, agent]
sources: [[chen-token-economics-llm-agents]]
---

# Agent Token Budget Optimization

**Agent Token 预算优化**是 [[micro-level-token-economics|微观 Token 经济学]] 的核心方法论，研究在给定 Token 预算约束下如何最大化 Agent 输出质量。对应新古典企业理论中的**要素替代优化**问题。

## 核心公式

```
max Quality(A; T_input, T_reason, T_memory, T_tool)
s.t.  Σ(T_i × p_i) ≤ Budget
```

给定预算 B，在推理、记忆、工具调用等 Token 类型之间进行最优分配。

## 五大优化策略

| 策略 | 描述 | 对应 Token 类型 |
|------|------|----------------|
| **KV-Cache 共享** | 多轮对话中共享注意力缓存 | 计算 Token |
| **投机解码** | 草稿模型加速推理 | 计算 Token |
| **上下文压缩** | 摘要/关键帧选择替代完整历史 | 记忆 Token |
| **工具调用批量化** | 合并多次工具调用为一次 | 工具 Token |
| **CoT 压缩** | 减少推理步骤的冗长度 | 推理 Token |

## 两阶段优化模式

实际系统通常采用两阶段：
1. **Adaptive Budget Allocation**：根据任务复杂度动态分配初始预算
2. **Online Budget Monitoring**：执行过程中监控消耗，触发重分配或提前终止

## 预算感知 vs 预算不感知

| 模式 | 行为 | 风险 |
|------|------|------|
| 预算不感知 | Agent 无限制生成，依赖外部截断 | 关键推理被截断、"Lost in the Middle" |
| 预算感知 | Agent 在已知预算内主动优化 | 策略性压缩、质量-效率权衡 |

## 与相关概念

- [[token-efficiency|Token 效率]] 是预算优化的具体技术目标
- [[differentiable-token-budgeting|可微 Token 预算]] 是前沿方向——将预算从外生参数变为可学习参数
- [[cost-quality-speed-trilemma|三元悖论]] 中成本维度直接对应预算约束
