Asana通过缓存优化将浏览器智能体成本降低76倍

近日，Asana公布了一项针对其浏览器智能体（browser agent）的优化成果。该公司通过引入缓存机制以及对历史记录进行裁剪（history pruning）等手段，显著压低了单次工作流的运行成本与耗时。根据Asana披露的数据，浏览器智能体在单次任务中的估算模型成本由此前至少36.21美元降至0.47美元，降幅约为76倍；与此同时，单次工作流的运行时间也从此前至少22.5分钟缩短至约4分钟。该结果最初于2026年10月10日由用户在Reddit r/artificial板块转述发布，详细的技术细节与正式发布日期尚未见诸更多来源。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。