Claude中断供应，Trae面临的挑战与机遇分析

最初的 Cursor 功能如同胶水，而现在的 Cursor2.0 则已经具备了独立的编程模型。

然而，这样的转变依然难以解决燃眉之急，因为在编程 AI 的领域，最具实力的竞争者无疑是 GPT 与 Claude。

尽管 TRAE 的表现不及 Cursor，但在 Claude 与 GPT 的双重支持下，仍然能占据一席之地。

这一切发生在 Claude Code 与 GPT5-Codex 尚未问世的时期。

如今，随着 Claude Code 和 GPT5-Codex 的推出，AI 编程的市场格局正在发生巨变，原生大模型正在取代那些依赖外壳和胶水的编程工具。

由于资金问题，GPT 暂时不会停止供货，只要它能够持续占据市场主导地位并获得更高收益，未来 GPT 和 Gemini 同样可能会断供。

这并非 Claude 独自一人努力，GPT 同样希望能够在市场上独占鳌头。

再加上 Claude 不再受到地域限制，更多的是因为其自身的实力，不再需要依靠其他编程产品来进行推广。

完全依靠自身的能力即可。

AI 编程面临的最大挑战在于高昂的 Token 成本。

所有的 AI 编程都无法逃避这个沉重的成本负担。

从 Claude 的角度来看，11 月时 Claude 已经取得了突破，Claude Code 的处理能力已从 150K Tokens 降至仅需 2K Tokens。

这意味着成本直接降低了 98%！

前几天我看到 Anthropic 发布的新技术指南，老实说，第一次阅读后我无言以对。

从 150,000 个 Tokens 直接降至 2,000，这简直是降维打击！

这一变化甚至比 Deepseek 的 3.2 大幅降价还要震撼……

既然自己能够做到，何必为他人铺路呢？

毫不夸张地说，这可能是 2025 年我所见过的最出色的 AI Agent 优化方案。

老实说，以前我参与的一些多工具 Agent 项目，API 账单让我心惊胆战——一个月的费用高达 360,000 美元，谁能承受得了？

如今，Anthropic 将费用直接压至 4,800 美元，节省了 98.7% 的成本。

而且，响应时间也从 20 秒缩短到 5.5 秒。

传统方法将 AI 模型视为数据的中转站，所有中间数据都必须经过上下文处理，这简直是自寻死路！

Anthropic 这次直接将数据处理放在执行环境中，模型只需要负责生成代码和获取结果，决策层与执行层彻底分离。

经过总结，我认为有三个最突出的特点：

1. 环境内处理 – 中间数据完全不进入模型，Token 消耗直接减少 99%+
2. MCP 代码 API 化 – Agent 转变为程序员，根据需求自行导入工具
3. 真实数据验证 – 不再是纸上谈兵，生产环境每月节省 355,200 美元

那些参与过多工具 Agent 开发的人都明白，现在面临的问题并非简单的优化所能解决，而是 架构性缺陷。

想要功能全面，就必须连接多个工具；若想节省 Token，功能就必须减少。

这并不是两难的选择，而是一个死循环。

坦白说，企业级 Agent 没有 50 到 200 个工具根本无法运转。

数据库查询、发送邮件、对接 Salesforce、Slack 协作、GitHub 集成，这些都是标准配置。

我之前的项目，仅在工具接入上就耗费了两个月的时间。

更麻烦的是调用频率。

一个复杂的工作流程往往需要 10 到 30 次工具调用，链式依赖 带来的困扰——工具 A 的输出传递给工具 B，B 的输出再传递给 C，每次都要在上下文中进行数据转换。

传统架构无法实现并行处理，只能老老实实地串行执行，眼睁睁看着延迟增加。

调用次数与成本的关系如下：

MCP (Model Context Protocol)协议的推出无疑是个好消息，它统一了工具接入的标准。

过去每个服务都需要独立的 SDK、认证和数据格式，现在通过 JSON Schema 定义工具签名，使用 list_tools() API 便可自动发现工具，大大简化了流程。

但是！

尽管 MCP 解决了接口碎片化的问题，理论上可以接入任意数量的工具，但实际上仍然受到上下文窗口的限制。

例如在一个项目中需要从 10 万条记录中筛选出 5 条来生成报告。

传统方法的流程如下：

阶段 1 – 工具定义预加载：

• 将 50 个工具定义全部放入上下文
• 还没开始工作，5,000 Tokens 已被消耗
• 我当时就觉得有问题

阶段 2 – 数据检索（这里是重点）：

• Agent 调用 database.query()
• 100,000 条记录 → 全部进入上下文
• Token 消耗：100,000 条 × 50 Tokens = 5,000,000 Tokens
• 延迟：序列化、传输、解析，至少需要 15 秒
• 问题是：10 万条中 99,995 条都是无用数据，全部都进了上下文

阶段 3 – 数据过滤：

• 调用 filter()工具
• 10 万条记录再传一次（没错，又传一次）
• 返回 5 条结果

阶段 4 – 生成报告：

• 终于只传递 5 条了
• 但前面的过程已经崩溃了

总账单：

• Token：5,006,000（约 500 万）
• 往返：3 次
• 延迟：20 秒
• 最具讽刺意味的是：10 万条数据走了一遍，真正有用的却只有 5 条

流程如下：

这说明了什么？

传统架构将 AI 模型视为数据传输的中转站，所有数据都必须经过模型的处理。

模型不仅要决策，还要承担数据搬运的角色，Token 消耗与数据量成正比，这样怎么不崩溃？

工具定义的预加载是第一个大问题。Agent 启动时就必须将所有工具定义加载到上下文中：功能描述、参数说明（类型、必填项、默认值、验证规则）、返回格式及 2 至 3 个使用示例。

以 50 个工具为例，基础开销为 50 × 100 Tokens = 5,000 Tokens。然而，规模效应是最令人厌恶的：

200 个工具直接就要 20,000 Tokens 起步。

更有趣的是工具的利用率。

经过统计，单次任务平均使用 3 - 5 个工具，利用率仅为 2.5%。

换句话说，97.5% 的工具定义 Tokens 完全是浪费。

为什么不能按需加载？

因为传统架构要求预先声明所有工具，模型必须“看到”所有选项才能进行选择。

中间结果的传递：数据重复传输所带来的天坑。

Salesforce 的真实案例：

颠覆传统：全新高效的数据处理架构

# 传统方法 - 三次独立调用工具（每次都令人痛苦）# 第一步：搜索
search_result = agent.call_tool("search_salesforce", {
    "query": "active accounts",
    "fields": ["name", "revenue", "status"]
})
# 1000 条记录，消耗 20,000 tokens，心在滴血

# 第二步：过滤
filtered = agent.call_tool("filter_records", {
    "data": search_result,  # 重复传递 20K tokens 的数据
    "condition": "revenue > 1000000"
})
# 过滤得到 50 条，消耗 2,500 tokens

# 第三步：汇总
summary = agent.call_tool("create_summary", {"data": filtered  # 再次传递})
# 终于完成，消耗 500 tokens

# 工具定义：5,000
# 第一步搜索：20,000
# 传递给过滤器：20,000（重复发送！）# 过滤结果：2,500
# 传递给汇总：2,500（又重复！）# 最终结果：500
# 总计：51,000 tokens，每次看到这个数字我都想哭

每次网络往返耗时 500 毫秒，三次总共 1.5 秒光是在等待。

数据序列化还存在隐性成本。

原始 1KB 数据转为 JSON 后会膨胀到 1.5-2KB，膨胀系数为 1.5- 2 倍。

模型还需时间解析 JSON 结构。

Anthropic 的解决方案归结为一句话：不再优化，而是更换架构。Agent 不再是工具的使用者，而是代码的创造者。MCP 服务器不再充当函数调用接口，而是代码模块。

核心理念听似简单，实施起来却极具挑战：模型不再执行工具，而是生成执行工具的代码。

代码在独立环境中运行，所有数据处理均在此环境内完成，模型仅接收最终结果。

MCP 服务器重构为代码 API，实现从函数调用到模块导入（这一转变至关重要）。

// 传统方式（每次调用都是灾难）agent.call_tool("search", {query: "..."})

// 代码执行方式（简洁明了）import {search} from 'mcp-server'

技术实现（支持 TypeScript 和 Python）！

TypeScript 实现：

// mcp-servers/salesforce/index.ts
export class SalesforceClient {async search(params: SearchParams): Promise {
    // 实现全部在执行环境中，模型完全不知情
    const results = await this.api.query(params);
    return results;
  }
  
  async update(id: string, data: object): Promise {
    // 所有操作都在环境内部，速度极快
    return await this.api.update(id, data);
  }
}

Python 实现：

# mcp_servers/salesforce/__init__.py
from typing import List, Dict

class SalesforceClient:
    def search(self, query: str) -> List[Dict]:
        """在环境内执行，不经过模型上下文"""
        results = self._api_call(query)
        return results
    
    def filter_high_value(self, records: List[Dict], threshold: float) -> List[Dict]:
        """使用原生 Python 进行过滤，快速高效"""
        return [r for r in records if r['revenue'] > threshold]

类型提示真是个好工具：IDE 自动补全、类型检查、文档悬停，开发体验提升飞速。async/await 原生支持，并发性能显著提高。

按需加载的懒加载机制（这个设计让 Token 消耗降到最低）！

传统方式：预加载 50 个工具 = 5K tokens
代码执行：只导入 2 个工具 = 0 tokens

为什么是 0？

因为导入语句并不占用模型上下文！

动态导入实现：

// 运行时根据需求导入，想用哪个直接导入
const toolName = determineRequiredTool(task);
const module = await import(`mcp-servers/${toolName}`);
const tool = new module.Client();

search_tools 工具发现 API（这个设计非常聪明）

async function search_tools(query: string): Promise {
  // 轻量级元数据，每个工具 
    tool.tags.includes(query) || 
    tool.description.includes(query)
  );
  
  // 按相关性和流行度排序
  return matches.sort(byRelevance).map(t => ({ 
    name: t.name, 
    summary: t.summary 
  }));
}

元数据索引在启动时构建一次，后续查询响应时间为 10 毫秒。倒排索引加内存缓存，性能达到极致。

实际使用场景：

1. Agent 需要“发送邮件”
2. 调用search_tools("email") → 返回 3 个邮件工具（150 tokens）
3. Agent 选择“Gmail Sender”
4. import {GmailSender} from 'mcp-servers/gmail'
5. 仅加载此一个工具，其余 197 个工具完全不受影响

工具选择逻辑：描述匹配度 + 历史使用频率 + 上下文相关性。

Agent 已经变成了程序员，模型的角色从“执行者”转变为“编排者”。它生成代码，但并不直接执行工具调用。这需要保证代码质量：

• 使用 ESLint、Pylint 进行自动语法检查
• 通过 TypeScript/Python 类型系统进行类型校验
• 复用最佳实践的代码模板库

模板库减少了生成错误。例如数据库查询标准模板、API 调用重试模板，都是经过验证的。

始终在环境内处理：数据不出环境。

执行环境的安全隔离！

安全第一，架构为：沙箱 + 资源限制 + 实时监控。

沙箱技术（结合 Docker 与 seccomp 多层防护）

• 网络隔离：仅能访问 MCP 服务器，所有其他外部连接被禁止
• 文件系统隔离 ：代码库为只读，只有/tmp 目录可写，防止破坏
• 进程隔离：独立容器，进程间完全隔离

资源配额（固定规则）

• CPU：2 核
• 内存：4GB
• 执行

超时后使用 SIGALRM 信号强制终止。内存溢出有 cgroup 限制，OOM killer 保护宿主机。

核心技术为数据流重定向！

Salesforce 案例改写版（对比极为明显）

智能数据处理：提升效率与节省成本的全新方法

// 代理编写的代码 - 单一函数完成所有任务
import {salesforce} from 'mcp-servers';

async function 获取 Salesforce 汇总() {
  // 第一步：数据获取（在环境内，模型对此毫不知情）const 结果 = await salesforce.search({
    query: "活跃账户",
    fields: ["名称", "收入", "状态"]
  });
  // 1000 条记录加载至环境内存中
  // 关键在于：模型对这 1000 条记录的存在一无所知
  
  // 第二步：数据过滤（使用原生 JS，在环境内操作）const 过滤后的结果 = 结果.filter(record => 
    record.revenue > 1000000
  );
  // 结果为 50 条，依然在环境内
  // 模型依旧无感知
  
  // 第三步：聚合与计算（使用原生的 reduce 和 sort）const 汇总 = {
    账户总数: 过滤后的结果.length,  // 统计数量
    总收入: 过滤后的结果.reduce((sum, r) => 
      sum + r.revenue, 0),  // 计算收入总和
    顶尖账户: 过滤后的结果.sort((a, b) => 
      b.revenue - a.revenue)[0]  // 排序并获取最大的那一条
  };
  
  // 第四步：返回结果（仅返回这个小对象给模型）return 汇总;
  // 模型接收到的内容为：// {账户总数: 50, 总收入: 150000000, 顶尖账户: {...} }
}

// Token 消耗：大约 100（仅此 summary 对象）

数据流向示意图：

数据库 → 执行环境内存（1000 条，模型无法见到）↓ 过滤操作
       执行环境内存（50 条，模型无法见到）↓ 进行聚合计算
       执行环境内存（汇总对象）↓ 返回
       模型上下文（仅汇总，约 100 个 tokens）

执行耗时：

• 数据库查询：2 秒
• 环境内过滤：0.05 秒
• 环境内聚合：0.05 秒
• 总计：2.1 秒

Token 节省：1000 条数据未被序列化，50 条数据未被传输，只有汇总返回。51K → 100 = 99.8% 的节省。

内存管理方面，环境内存中处理了 100K 条记录，模型对此毫无察觉。选择合适的数据结构至关重要：JavaScript 数组和 Python 列表，原生性能最佳。

处理超大数据集时采用 Generator 逐条进行，避免全量加载：

function* 处理大数据集(data) {for (let item of data) {yield 转换项(item);  // 逐条处理，节省内存
  }
}

实时内存监控：

const 内存使用 = process.memoryUsage();
if (内存使用.heapUsed > threshold) {// 内存接近极限，切换到流式处理}

将 50 次调用合并为 1 次（这一优化实在出众）

// 传统方式：50 次工具调用 = 50 次往返 = 25 秒的等待

// 代码执行：通过一个循环完成
const 结果 = [];
for (let i = 0; i 

进阶并发版本：

// 50 个并发请求，仅需 0.5 秒
const 结果 = await Promise.all(items.map(item => 处理项(item))
);

并发控制以防服务器超载：

import pLimit from 'p-limit';
const 限制 = pLimit(10);  // 最多 10 个并发
const 结果 = await Promise.all(items.map(item => 限制(() => 处理项(item)))
);

错误重试机制增强容错性：

async function 重试(fn, 次数 = 3) {for (let i = 0; i 

效果对比：真实数据的经济效益：

Token 节省率计算：

延迟优化：

Claude 的这一手法，展现了诸多优势！

自己完全能够掌握，不再需要依赖他人的帮助……

1. Token 效率：成本显著降低

不同规模的真实成本对比，这张表格让多少老板流泪！

实施成本如下：

• 环境搭建：$50K（一次性费用）
• 每月维护：$5K

中型规模回本0.14 月 ≈ 3.6 天

3 年总拥有成本对比（传统与代码执行）：

传统：$360K × 36 = $12.96M
代码执行：$50K + ($4.8K + $5K) × 36 = $402.8K

3 年节省：$12.96M – $403K = $12.56M（节省 96.9%）

2. 渐进式工具发现：再也无需预加载

search_tools 的完整实现，这个 API 设计实在精妙！

数据处理的全新革命：如何高效管理与查询工具

在现代软件开发中，构建高效的数据索引结构显得尤为重要。下面我们将探讨一个名为 ToolMetadata 的接口，它为工具的相关信息提供了一个全面的框架。通过该接口，我们能够清晰地定义工具的名称、分类、标签、描述及摘要等内容。

首先，我们通过加载轻量级索引来获取所有的工具数据，假设我们只需加载这 200 个工具一次，这将消耗约 10K tokens 的资源。接着，我们会进行关键词匹配，筛选出那些其标签或描述中包含查询内容的工具。

在获取到匹配结果后，我们将通过 TF-IDF 算法计算每个工具的相关性得分。我们将根据相关性和流行度的加权评分进行排序，从而确保返回的结果既相关又符合用户需求。最终，我们会选出得分最高的前十个工具进行展示。

在相关性计算过程中，我们将查询字符串分解为多个单词，并逐一与工具的名称、摘要及标签进行匹配。通过这种方式，我们能够有效评估出工具的相关程度。

启动时，我们还会构建一个倒排索引，确保查询响应时间在 10 毫秒以内。此索引将工具名称映射到其相关的词汇上，从而实现 O(1)的查询复杂度，显著提高搜索效率。

通过这种方式，我们对比了传统方法和新兴的 search_tools 工具在 Token 使用上的差异。传统方法需要加载 200 个工具，消耗 20K tokens，而新的方法仅需 150 tokens 来返回三个匹配结果，实现了 99.25% 的节省。

3. 处理海量数据：让数据量不再是问题

我们可以看到，随着数据量的增加，性能曲线的优势愈发明显。性能的拐点出现在 100 行数据时，使用传统方式处理少于 50 行的数据更为简便，而超过 100 行时则表现出明显的优势。

在动态策略选择方面，我们会估计数据源的大小，并根据预估结果选择最佳处理方式。这种灵活的适应性让我们能够高效处理不同规模的数据。

在数据管道的构建中，我们采用链式操作来确保内存使用峰值保持在较低水平。我们的处理流程包括数据清洗、格式转换、分组聚合和指标计算等步骤。

此外，通过流式处理技术，我们能够逐批处理超大数据集，确保内存使用可控。例如，在处理 100K 行数据时，内存峰值仅需 500MB，而不是全量加载时的 5GB。

最后，我们还重点关注编程控制流的简化，包括循环、条件和错误处理等，优化了调用次数，显著降低了延迟。同时，我们确保敏感数据不进入模型，符合 GDPR 和 HIPAA 等隐私保护标准。通过状态持久化机制，我们能够在长任务中实现检查点，分阶段完成任务，大大提升了工作效率。