GitHub Slashes Agent Workflow Token Spend up to 62% with Daily Audits and MCP Pruning

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GitHub 通过每日审计和 MCP 修剪将代理工作流令牌支出削减高达 62%

2026 年 5 月 29 日 2 分钟阅读

作者

• Mark Silvester

平台与架构经理

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GitHub 已发布结果，展示了其在自身存储库中运行的代理工作流中削减令牌使用量的工作。通过修剪未使用的模型上下文协议（MCP）工具、用 GitHub CLI 调用替换 MCP 调用以及添加每日审计和优化代理，GitHub 实现了高达 62% 的成本削减。

这项工作对任何在持续集成（CI）中运行大型语言模型（LLM）代理的团队都至关重要，因为计划任务会在无形中累积成本。GitHub 将每个代理调用通过 API 代理路由，并为每次运行生成一个 token-usage.jsonl 文件，该文件以统一格式记录 Claude CLI、Copilot CLI 和 Codex CLI 的输入、输出和缓存令牌。

为了跨模型层级进行比较，团队使用了有效令牌（ET）指标，该指标将输出令牌权重设为 4×，缓存读取权重设为 0.1×，并应用模型乘数（Haiku 为 0.25×，Sonnet 为 1.0×，Opus 为 5.0×）。无论使用何种模型，10% 的 ET 降低都对应 10% 的成本减少。

两个代理工作流驱动了优化循环。每日令牌使用审计器汇总按工作流的消耗情况，标记异常运行，并显示最昂贵的任务。当审计器突出显示某个工作流时，每日令牌优化器会读取源代码和最近的日志，打开一个 GitHub 问题，并提出具体的修复建议。这两个代理本身也会出现在每日报告中。

优化器发现的最常见的低效问题是未使用的 MCP 工具。由于 LLM API 是无状态的，代理运行时会在每次请求中包含工具模式，因此一个包含 40 个工具的 GitHub MCP 服务器每轮可能增加 10 到 15 KB 的模式数据。移除未使用的条目后，GitHub 的烟雾测试工作流中每次调用的上下文减少了 8 到 12 KB。团队还用 gh CLI 命令替换了用于获取拉取请求差异和文件内容的 MCP 调用，这些命令要么在代理启动前预下载到工作区文件中，要么通过透明 HTTP 代理在运行时代理，从而避免将身份验证令牌暴露给代理。

在十几个生产工作流中，Auto-Triage Issues 在 109 次修复后的运行中实现了持续 62% 的 ET 减少，Security Guard 减少了 43%，Smoke Claude 减少了 59%。Daily Community Attribution 提高了 37%。一个工作流 Contribution Check 记录了 5% 的 ET 增加，GitHub 将其归因于更大的拉取请求工作负载增加，而非性能退化。

团队还指出了 MCP 剪枝的局限性。每日社区归属分析中包含了八个未使用的 GitHub MCP 工具，在整个运行过程中这些工具没有被调用过一次，但移除它们并未减少执行时间（ET）。“工具清单只是该工作流整体上下文中的一小部分，”GitHub 写道。

Anthropic 和 OpenAI 均提供了提示缓存功能，而 LangChain 则为代理运行提供了基于回调的令牌跟踪功能。GitHub 的贡献在于审计与优化循环，它将代理级别的可观测性与能够提交问题的优化代理相结合。Auditor 和 Optimiser 已经包含在 gh-aw CLI 中。

“最便宜的 LLM 调用是你没有进行的调用，”GitHub 写道，将下一步定义为组合级别的分析，旨在针对存储库中工作流舰队的重复读取和共享中间产物进行优化。

关于作者

#### Mark Silvester

Mark Silvester 是 Griffiths Waite 的平台与架构经理，这是一家位于英国伯明翰的软件咨询公司。他负责平台战略，专注于为企业客户提供创新解决方案。他的兴趣领域包括云原生技术、DevOps 实践以及 AI 在工程和架构中的实际应用。

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