AI Agent 的成本，可能正在悄悄超出你的预期。

一个闲置的 MCP 工具、一段错误配置，甚至一次本可以避免的 LLM 调用，都可能让 Token 消耗持续攀升。而随着 #Agentic Workflows# 规模不断扩大，这些看似微小的问题最终都会转化为真实成本。

本期小 R 课堂，我们结合 #GitHub Agentic Workflows# 的真实生产实践，深入拆解 Token 优化方法：构建统一监控体系、利用 AI 自动审计工作流、精简 #MCP# 工具集，以及用 #GitHub Copilot CLI# 替代高成本推理调用。

从监控到优化，从工具精简到架构调整，提升 GitHub Agentic Workflows 的 Token 使用效率，往往不需要更换模型，而是减少那些本不该发生的消耗。 http://t.cn/AXSQ2YUG