WorkBuddy在本地或云端执行自动化任务时，底层大模型通常有严格的上下文长度与调用频次限制。一旦提交的任务携带过多历史记录、冗余样例或重复指令，就会迅速突破模型资源限量，导致任务中断或排队。降低任务消耗的核心思路是减少每次请求所占用的token数量，并提升单次请求的有效产出比。
上下文裁剪与提示词精简
很多任务消耗过高并不是因为问题本身复杂，而是请求中混入了大量无关内容。WorkBuddy默认可能会携带之前的对话摘要、调试日志甚至用户无关偏好，这些都会变成模型的输入token。我们应当主动在发送前清理上下文，只保留当前这一步真正需要的指令和最少量的示例。
具体做法是在调用任务接口前，用一段预处理逻辑过滤掉超过阈值的旧消息。例如只保留最近三轮交互，并将系统设定压缩成一句话。这样模型不需要重复理解背景，注意力更集中，推理速度也会提升。下面是一个简单的上下文裁剪函数示例：
def trim_context(history, keep_rounds=3, max_tokens=800):
# history为列表，每个元素包含role和content
trimmed = history[-keep_rounds:]
total = 0
result = []
for msg in trimmed:
# 粗略统计字符数代替token
length = len(msg['content'])
if total + length > max_tokens:
break
result.append(msg)
total += length
return result
context = trim_context(full_history)
print('裁剪后条数:', len(context))
这种裁剪方式虽然简单，但能立竿见影地降低消耗。需要注意的是，如果任务本身依赖早期设定，不能无脑截断，而应使用向量检索取出相关片段再拼回。相比全量上下文，检索式注入能把token占用稳定在一个可控范围。
批量任务合并与异步调度
当我们有十几个结构相似的小任务时，逐个调用WorkBuddy是最费资源的行为。每一次调用都有固定的系统提示与调度开销，模型还要分别建立上下文。更好的方案是把同类请求合并成一条带编号的批量指令，让模型在一次生成中给出所有结果。
举例来说，需要为五条用户反馈写回复，不要循环调用五次，而是拼成如下格式：请依次回答编号1到5的问题，每个回答以编号开头。这样模型只加载一次系统设定，输入体量也因去重而缩小。配合异步调度，还能把非紧急任务放到资源空闲时段。以下代码展示了一个合并发送的逻辑：
tasks = ['退款进度查询', '发票重开', '账号解封', '物流异常', '优惠叠加']
merged_prompt = '请依次处理以下工单，格式为“编号.处理结果”：n'
for i, t in enumerate(tasks, 1):
merged_prompt += f'{i}. {t}n'
# 调用WorkBuddy统一接口
response = workbuddy_run(merged_prompt)
print(response)
合并任务虽好，但也有边界。如果单个子问题所需推理过长，合并后可能超出单次上限，此时应按语义聚类做二级拆分。另外异步调度时要设置熔断，避免积压任务在限量恢复后瞬间爆发把配额再次打满。合理粒度的合并加平滑调度，能把单位任务成本降三到五成。
缓存复用与中间结果落盘
WorkBuddy执行链条里常出现重复前缀，比如相同的系统角色设定、固定的业务规则说明。每次都随任务发送属于典型浪费。我们可以把稳定不变的前缀内容在服务端缓存，并以摘要ID代替原文传入，模型侧通过挂载知识的方式还原，这样请求体大幅缩水。
更进一步，把模型已经算出的中间结果落盘保存。例如某次生成的客户分群标签，后续筛选任务直接读取，而不再让模型重新分析原始数据。下面的例子演示了用本地文件做简单缓存：
import json, os
CACHE_FILE = 'wb_cache.json'
def load_cache():
if os.path.exists(CACHE_FILE):
with open(CACHE_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f:
return json.load(f)
return {}
def save_cache(data):
with open(CACHE_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False)
cache = load_cache()
key = 'segment_rule_v1'
if key not in cache:
cache[key] = workbuddy_run('总结客户分群规则')
save_cache(cache)
rule_text = cache[key]
print('复用规则长度:', len(rule_text))
缓存策略要配套版本号，当业务规则调整时旧缓存必须失效，否则会引入错误。对于多用户场景，缓存应按租户隔离，防止串味。把高频不变内容外置后，真实传给模型的动态信息变少，资源限量告警自然减少，任务也能跑得更顺。