Token效率：AI编码Agent新瓶颈

AI编码Agent面临的核心问题不再是模型智力，而是上下文（Context）效率。本文系统介绍如何通过MCP（Model Context Protocol）构建高Token效率的Agent，涵盖语义搜索、上下文预算、本地vs云端推理经济、安全模式等。

- Token效率成为新性能指标：对比传统grep+读取文件（~95000 Token/次）与语义搜索（~1900 Token/次），效率提升50倍
- 语义代码搜索利器 Semble：结合静态嵌入 + BM25 + RRF，达到99%检索质量的同时节省98% Token，仅需CPU，无GPU，无API key
- 关键实践：工具设计即Agent设计——构建只返回片段而非完整文件的MCP服务器，嵌入Token预算机制，采用Hub-Spoke拓扑
- 安全与部署：提示注入检测、最小权限原则、CI/CD预热索引、OpenTelemetry级Token追踪

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