在使用 OpenClaw + 付费大模型（如 GPT-4 / Claude / OpenRouter 模型） 时，很多人都会遇到一个问题：
👉 Token 消耗极快，费用上涨明显，尤其是在 Multi-Agent 场景下更严重。
本文分享一套 多智能体（Multi-agent）低成本高质量输出的落地方案，适合正在使用 OpenClaw 或自研 Agent 框架的开发者。
一、为什么 Multi-agent 容易“Token 爆炸”？
多智能体的典型流程：
用户输入
→ Agent A 思考
→ Agent B 分析
→ Agent C 生成
→ Agent D 复核
问题在于：
- 每个 Agent 都重复携带大量上下文
- 多轮对话历史全部传递
- Prompt 设计冗长
- 使用高价模型做简单任务
- 没有分层模型策略
最终结果：
- 单任务消耗上万 Token
- 复杂任务消耗数十万 Token
- 成本不可控
二、核心思路：模型分层 + 任务拆解 + 上下文压缩
低成本高质量输出的核心不是“换便宜模型”，而是：
让贵模型只做高价值决策
让便宜模型做重复执行
让上下文尽可能短
三、最佳架构：分层多模型 Multi-Agent 架构
推荐结构：
高端模型（决策层）
│
┌───────────┴───────────┐
中端模型（规划/结构） 中端模型（分析）
│ │
低端模型（执行） 低端模型（执行）
1️⃣ 第一层：高端模型（少量调用）
用途：
- 任务拆解
- 结构设计
- 策略判断
- 质量评估
调用频率：极低
示例：
- GPT-4
- Claude Opus
只在关键节点调用。
2️⃣ 第二层：中端模型（结构与规划）
用途：
- 生成目录
- 输出 JSON 结构
- 生成步骤
- 生成规则
示例：
- GPT-4o-mini
- Claude Sonnet
- OpenRouter 中端模型
成本明显下降。
3️⃣ 第三层：低端模型（执行层）
用途：
- 内容填充
- 文本扩写
- 改写润色
- 数据格式化
示例：
- DeepSeek Chat
- GPT-3.5
- 其他开源模型
这是最大降本点。
四、降低 Token 的关键技巧
1️⃣ 绝对不要传完整历史
错误方式：
messages: 全量历史
正确方式：
- 只传当前任务所需上下文
- 任务结束即丢弃
- 使用结构化状态而非对话历史
2️⃣ 使用 JSON 状态替代对话
❌ 低效：
“刚刚你说的第三点...”
✅ 高效：
{
"task": "写博客",
"outline": ["问题", "原因", "解决方案"]
}
结构化数据 Token 更少。
3️⃣ 使用摘要压缩上下文
长文本 → 摘要模型 → 精简输入
流程：
长文档
→ 便宜模型摘要
→ 传给贵模型决策
Token 可降低 60% 以上。
4️⃣ 使用“工具化执行”替代语言生成
例如：
- 代码生成 → 用函数调用
- 数据处理 → 用脚本
- 文件操作 → 用工具
减少模型参与环节。
五、OpenClaw 场景实战优化
假设你在做一个自动写博客 Agent：
❌ 原始方式
- 一个 GPT-4 Agent
- 负责：
- 选题
- 结构
- 写作
- SEO
- 修改
单篇 30k Token 起步。
✅ 优化方式
流程设计：
1️⃣ 规划 Agent（高端模型）
→ 输出目录
2️⃣ 内容 Agent（中端模型）
→ 分章节写作
3️⃣ SEO Agent（低端模型）
→ 生成关键词
4️⃣ 审核 Agent（高端模型）
→ 只做评分，不改写
成本下降：
- Token 降低 50%~80%
- 输出质量反而更稳定
六、进阶优化：智能路由模型
可以实现：
如果任务简单 → 直接低端模型
如果复杂 → 升级到高端模型
实现方式：
- 评分器 Agent
- 或基于规则判断
例如：
JavaScript
if (complexityScore > 7) {
model = "gpt-4"
} else {
model = "gpt-4o-mini"
}
七、真正的关键：减少“无意义思考”
Multi-agent 常见浪费：
- 每个 Agent 都在“重新理解任务”
- 反复自我总结
- 多次复述用户需求
优化原则：
- 任务一次解析
- 后续全部使用结构化状态
- Agent 只做本职工作
八、推荐多智能体低成本方案总结
| 层级 | 模型 | 任务 | 频率 |
|---|---|---|---|
| 决策层 | 高端模型 | 拆解 / 评分 | 少 |
| 结构层 | 中端模型 | 规划 / JSON | 中 |
| 执行层 | 低端模型 | 内容生成 | 多 |
核心原则：
- 贵模型少用
- 历史上下文不传
- 使用结构化状态
- 动态模型路由
九、最终结论
Multi-agent 并不是越多越好。
真正高质量低成本的关键是：
让每个 Agent 专业化
让模型分层
让上下文最小化
如果架构设计合理：
- 成本可降低 70%+
- 输出更稳定
- 系统更可扩展
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