好比 ，一个 Agent 产品为了实现一次工作 ，模型挪用成本是 1 元。若是它最终只能从用户那里赚回 1.15 元 ，token 毛利就是 15%。据硅星人相识 ，对 AI 利用公司来说 ，token 毛利根基要做到 30% 以上 ，贸易模式才有可能进入可循环状态。
从前一年 ，模型厂商不休降价 ，把 token 单价往下打。但对 Agent 公司来说 ，单价只是成本的一部门。它们真正要自己节造的 ，是一次工作到底要烧掉几多 token。
Agent 比谈天机械人更费 token。它要规划工作、挪用工具、检索网页、读取文件、治理影象、选择 Skill ，最后再把了局整顿出来。同样一个用户要求 ，背后可能跑十几步 ，每一步都在亏损 token。
OpenSquilla 是一个开源 Agent Harness 框架（https://github.com/opensquilla/opensquilla）。它在 Agent 利用和模型之间加了一层运行中枢。单一来说 ，这里有至少四个沉要的环节：第一层 ，决定调哪个模型 ，第二层 ，决定喂进去几多高低文 ，第三层决定多个 Skill 怎么编排 ，第四层贯通所有 ，一向让前三层越用越准 ，形成某种自我进化的机造 ，让这些能力最终内化进Harness里。
这层 Harness 掌管的事件很直接：让 Agent 少花不该花的 token ，同时让它越用越懂用户 ，最终能够援救那些烧token停不下来 ，越烧越亏 ，甚至就要烧到破产的Agent产品们。
硅星人相识到 ，OpenSquilla 由上�；啥萍加邢薰究�。凭据多个公开报路 ，首创人王云鹤曾任华为大模型掌管人 ，持久钻研模型压缩和高效推算；CTO 韩凯是原同厂尝试室首席钻研员。最新新闻显示 ，基元律动成立仅几个月后 ，已实现首轮融资 ，估值高达1亿美元。
自Anthropic等头部公司提出并带火Harness概想后 ，真正将自己界说为Harness公司的创业公司事实上并没有出现大批量高估值融资潮 ，这样看来 ，基元律动的融资是一个代表性的案例。
OpenSquilla的信息显示 ，它最近在Github上的受欢迎水平很高 ，同时又实现高估值的融资。对于这样的热点新项目 ，我们很好奇Harness 层到底能把 Agent 的成本和能力进化做到什么水平 ？
近期 ，我们也去和OpenSquilla的韩凯聊了聊 ，尝试弄明显他们的产品到底若何设计 ，为何能够援手Agent产品们实现对token账单更好的节造。以下是关于这个产品和项主张齐全拆解。
复杂推理、代码天生、长文分析 ，的确必要强模型。但分类、提要、体式整顿、工具了局洗濯、高低文压缩 ，这些作为不愿定必要。好多 Agent 账单高 ，不是由于工作自身都很难 ，而是每一步都用了统一档模型。
这也是此刻 Agent 创业公司最狼狈的处所：用户不懂模型 ，也不该懂模型。让用户在一排模型里自己挑 ，性质上是产品把自己的工作甩了出去。
他的回覆是 ，模型在造成一组能力和价值都分歧的 SKU。分歧模型的强项、价值、延长、高低文长度都不一样。Agent 若是持久只绑定一个模型 ，就很难同时做到成效和成本可控。
OpenSquilla 的做法 ，是在职务进入大模型之前 ，吓酌本地路由模型判断工作复杂度。它会凭据语义、关键词、说话、高低文长度、对话轮次等特点 ，把工作分成不一致级 ，再匹配分歧模型。
它把 token 成本从过后结算 ，造成了挪用前决策。从前 Agent 公司月底才知路自己烧了几多钱；OpenSquilla 想让每一次挪用产生之前 ，系统先判断这一步该花几多钱。
OpenRouter 是云端 API 网关。用户把 prompt 发从前 ，它再从几十个模型里挑一个转发。它的底层也有判断 ，但更左袒在已知模型集中里按成本/速度做选择 ，或者在统一模型的分歧提供商之间调度 ，默认逻辑是通用的：它服务的是所有开发者 ，不会随着某一个 Agent 的真实使用反馈自动变聪明。
而OpenSquilla 的路由长在 Harness 里 ，性质上是一个本地集成示范型 ，它看的是这个 Agent 持久怎么干活：哪些工作成功了 ，哪些失败了 ，哪些处所烧 token ，哪些模型性价比更高 ，这些信号会回流到路由里 ，持续训练它。
这在谈天机械人里还没那么显著。谈天机械人通常是一问一答 ，高低文相对短。Agent 不一样。它会陆续规划、挪用工具、检索网页、读文件、天生中央了局 ，再把这些了局带到下一步。高低文会越滚越大。
所以 OpenSquilla 会按需加载 Skill。一次工作只注入可能用到的 Skill ，不把几十个 Skill 的注明全数塞进去。影象也是一样 ，不是把汗青对话整段搬进 prompt ，而是从本地数据库里检索有关片段。
用户不知路 prompt 里塞了什么 ，也不知路一次工具挪用返回了几多无关文本。他只会看到产品好不好用 ，价值贵不贵。中央这些浪费 ，最后城市落到 Agent 公司的毛利里。
韩凯的意思很直接：模型看到的每一个 token ，都应该和当前工作有关。用不到的 Skill ，不加载。无关的影象 ，不召回。沉复的网页内容 ，不进入高低文。
一个复杂工作 ，可能必要多个 Skill 共同。好比写一篇文章 ，要先查资料 ，再核事实 ，再进建风格 ，再写初稿 ，再审校。每一步都有 Skill ，但谁来决定先后挨次 ？谁来决定哪个 Skill 该用、哪个不该用 ？
在 OpenSquilla里 ，一旦触发MetaSkill ，用户说一个指标 ，AI就会拆步骤、选 Skill组合、铺排依赖关系 ，确定是分步处置 ，还是并行处置。一个指标 ，多个步骤 ，多个Skill ，每个步骤和skill的组合 ，独享一段高低文。
模型、工具、影象、Skill 都在增长。用户不成能理解每一个组件 ，更不成能每次都手动编排。Agent 产品若是还让用户自己选模型、选 Skill、排流程 ，就会卡在专业用户手里 ，很难造成通常人能用的产品。
好多用户用 Agent 都有一个共同履历：第一次让它做工作 ，往往要改好几轮。结构不合 ，语气不合 ，体式不合 ，沉点不合。用户不休补充：“不要这样”“按这个别式”“这里保留”“下次记住”。
MetaSkill则是想要把这些过程留下来。当一个工作来回改了三次 ，最后用户中意了 ，OpenSquilla 会回看这段过程：用户补了哪些前提 ，纠正了哪些误差 ，最终认可了什么了局。而后把这些信息沉淀进 Skill 或工作流里。
智能路由也是统一套逻辑。前面讲到 ，它不是一张静态规定表 ，而是一个能够凭据工作反馈持续更新的参数化模型。MetaSkill 学用户怎么做事 ，路由学工作怎么花钱。
这也是 OpenSquilla 对 Harness 的判断。由于用户输入进来 ，Harness 先接住 ，做完编排、组织、调度 ，再交给模型。模型输出之后 ，也必要 Harness 做后处置、分发和执行 ，所以 ，Harness 是离 Context 最近的处所 ，也最应该进建 Context。
这件事对 Agent 公司也很沉要。用户少纠正一次 ，系统就少跑一轮。少跑一轮 ，就是少烧一轮 token。用户感触它越来越懂自己 ，也更愿意持续用下去。
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