Ваш ИИ-агент загружает один и тот же контекст при каждом запуске. Вот как это исправить. Your AI agent is refetching the same context on every run. Here's the fix.

Автор обнаружил, что значительные расходы на токены при работе сети ИИ-агентов были вызваны не их основной работой, а постоянной загрузкой полного контекста при каждом запуске. Решением стала многоуровневая загрузка контекста, при которой на каждом цикле загружаются только необходимые файлы, а ключевым элементом стал небольшой файл HEARTBEAT.md с текущим рабочим состоянием. Этот подход позволил сократить ежемесячные расходы на 76% при сохранении функциональности агентов, что критически важно для масштабирования и экономической эффективности проектов на основе ИИ.

The author found that high token costs for a network of scheduled AI agents were not due to their core tasks, but from repeatedly loading the full context—like memory and tool files—on every run. The fix implements tiered context loading, where only essential files (like a compact HEARTBEAT.md state file) are loaded each cycle, while larger context is fetched only when needed. This reduced monthly context costs by 76% for the same workload, highlighting a crucial optimization for cost-effective and scalable AI agent deployments.