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#GitHub Agentic Workflows# 就像一支负责街道清洁的团队，会不断清理代码仓库中的各种“小问题”。这些团队能够显著提升仓库的整洁度和代码质量，但与所有智能体工作一样，成本正逐渐成为开发者关注的重点。而且，由于 #Agentic Workflows #这类 #CI# 作业会被自动调度和自动触发，其产生的成本往往会在不知不觉中持续累积。

幸运的是，相较于优化开发者交互式桌面会话，提高自动化工作流的效率要容易得多。开发者会话中的工作内容通常难以预测，而 Agentic Workflows 的工作则完全由 YAML 文件定义，并且每一次执行都会重复相同的流程。

由于我们既是 GitHub Agentic Workflows 的维护者，也是其在自身 GitHub 仓库中的使用者，因此我们和用户一样，同样关注 Token 的使用效率。正因如此，我们于 2026 年 4 月 开始，系统性地优化许多日常依赖工作流的 #Token# 消耗。本文将介绍我们进行了哪些埋点监控、采用了哪些优化策略，以及目前取得的初步成果。