Neuralwatt 研究：Agent Harness 决定 token 效率与能耗

2026 年 10 月 17 日，Hacker News 首页报道了 Neuralwatt 联合创始人 Chad Gibson 发布的一项实测研究。该研究基于 2026 年 9 月 8 日至 10 月 13 日期间 Neuralwatt 自身的云端流量数据，重点考察 AI 智能体（agent）所用 harness 的 prompt 构造方式对运行效率的影响。Gibson 指出，harness 在拼接和提交 prompt 时的具体做法，会显著改变 prompt 缓存（即 KV 缓存）的命中率，并进而影响整体的能耗水平与 token 使用效率。报道强调，prompt 构造方式本身是决定同一类 agent 工作负载在能耗与 token 消耗上出现差异的关键因素。

AI 根据报道生成 · 42 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。