Claude 中断对 Trae 供应的深远影响：究竟谁更受损失？

（用户的损失最大？

我们不能简单地将损失归结到某一方，实际上，Claude 正从容地布局更为深远的战略。

最初，Cursor 的功能仅仅是作为连接工具，而如今 Cursor2.0 则已经具备了独立的编程模型。

然而，这种进步仍然无法解决急迫的需求，因为在编程 AI 领域，真正的强者依然是 GPT 与 Claude。

虽然 TRAE 的表现不及 Cursor，但借助 Claude 和 GPT 的力量，它也能够分得一杯羹。

这一切都发生在 Claude Code 和 GPT5-Codex 尚未问世的年代。

而随着 Claude Code 和 GPT5-Codex 的推出，AI 编程的局面发生了翻天覆地的变化，原生的强大模型开始取代那些依赖外部工具的编程方案。

目前 GPT 由于资金问题，仍未停止服务，只要它能够维持自己的领导地位并获取更多利润，GPT 和 Gemini 也会考虑暂停供应。

不仅 Claude 在积极进取，GPT 同样渴望独占鳌头。

Claude 摆脱了地域限制，最大的优势在于它已经具备了独立的实力，不再依赖其他编程产品来进行推广。

它可以完全自给自足。

在 AI 编程中，最大的挑战就是高昂的 Tokens 成本。

任何 AI 编程都无法逃避这个高成本的限制。

从 Claude 的角度来看，Claude 在 11 月份取得了显著进展，现在的 Claude Code 实现了将 150K Tokens 的任务压缩到仅需 2K Tokens 完成。

这意味着成本下降了 98%！！！

几天前我看到 Anthropic 发布的新技术指南，老实说，我第一次看完就愣住了。

从 150,000 个 tokens 直接降到 2,000，这并非简单的优化，而是一次颠覆性的变革！

这一次的降价幅度甚至超过了 Deepseek 的 3.2……

既然自己能够做到，为何还要为他人做嫁衣呢？

我毫不夸张地说，这可能是我在 2025 年所见过的最卓越的 AI Agent 优化方案。

老实告诉你们，我之前参与的多个工具 Agent 项目，API 账单让我心惊胆战——一个月竟然高达 $360,000，这真让人无法承受。

现在，Anthropic 直接将成本降低到 $4,800，节省了 98.7%。

而且，响应时间也从 20 秒缩短至 5.5 秒。

传统方法将 AI 模型视为数据中转站，所有中间数据都需经过一遍上下文，这样的做法岂不是自找麻烦？

这次，Anthropic 将数据处理直接放入执行环境，模型仅需负责生成代码和接收结果，决策层与执行层被彻底分开。

我总结了三个最为重要的亮点：

1. 环境内处理 – 中间数据完全不进入模型，Tokens 节省超过 99%+
2. MCP 代码 API 化 – Agent 变成了编码者，所需工具可以自行导入
3. 真实的金钱节省 – 不再是空谈，生产环境每月节省 $355,200

在多工具 Agent 的实现中，大家都明白，面临的问题根本不是优化可以解决的，而是 架构性问题。

如果想要功能全面，就得接入大量工具；若想节省 Tokens，功能就只能削减。

这不是两难选择，而是一个死循环。

说实话，企业级 Agent 没有 50-200 个工具根本无法运转。

如数据库查询、发送邮件、与 Salesforce 对接、Slack 协作、GitHub 集成，这些都是基本配置。

我之前的项目，仅工具接入就花费了整整两个月。

更麻烦的是调用频率。

一个复杂的工作流往往需要 10-30 次工具调用，链式依赖 令人苦恼——工具 A 的输出需传递给工具 B，B 的输出再传给 C，每次都得在上下文中转一圈。

传统架构无法进行并行处理，只能顺序执行，眼睁睁看着延迟不断增加。

调用次数与成本的关系如下：

MCP (Model Context Protocol)协议的诞生确实是个喜讯，统一了工具接入的标准。

过去每个服务都需独立开发 SDK、完成认证和数据格式，而现在通过 JSON Schema 定义工具签名，并利用 list_tools() API 自动发现工具，省去了很多麻烦。

但是！

尽管 MCP 解决了接口碎片化的问题，理论上想接入多少工具都可以，实际上仍然会被上下文窗口限制。

例如，假设一个项目需要从 10 万条记录中筛选 5 条生成报告。

传统流程的巨大缺陷：

阶段 1 – 工具定义预加载：

• 将 50 个工具定义全部放入上下文
• 还未开始工作，5,000 tokens 就消耗殆尽
• 那时我就觉得不对劲

阶段 2 – 数据检索（此阶段的消耗极大）：

• 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 15 秒
• 问题在于：10 万条中 99,995 条都是无用数据，全部都进入了上下文

阶段 3 – 数据过滤：

• 调用 filter()工具
• 10 万条数据再传一次（没错，又要传一次）
• 最终返回 5 条结果

阶段 4 – 生成报告：

• 最后只需传递 5 条了
• 但前面的过程已经消耗巨大

总账单：

• Token：5,006,000（约 500 万）
• 往返：3 次
• 延迟：20 秒
• 最令人啼笑皆非的是：10 万条数据走了一圈，真正有用的只有 5 条

流程如下：

这说明了什么呢？

传统架构将 AI 模型视为数据总线，所有数据都必须经过模型这一关。

模型不仅负责决策，还要承担搬运数据的重任，Token 消耗与数据量成正比，这样能不出问题吗？

工具定义预加载是首个大坑。Agent 一启动就必须将所有工具定义放入上下文：功能描述、参数说明（类型、必填项、默认值、验证规则）、返回格式、2- 3 个使用示例。

50 个工具的基础开销为：50 × 100 tokens = 5,000 tokens。然而，规模效应却是最令人头痛的：

如果有 200 个工具，Token 消耗直接起步就是 20,000 tokens。

更可笑的是工具的利用率。

统计显示，单次任务平均仅使用 3 - 5 个工具，利用率仅为 2.5%。

这意味着 97.5% 的工具定义 Tokens 纯属浪费。

为何不能按需加载？

因为传统架构要求预先声明所有工具，模型必须“看到”所有选项才能选择。

中间结果传递的重复传输问题。

Salesforce 的真实案例：

# 传统方式 - 三次独立工具调用（每次都是煎熬）# 第一次：搜索
search_result = agent.call_tool("search_salesforce", {
    "query": "active accounts",
    "fields": ["name", "revenue", "status"]
})
# 1000 条记录，20,000 tokens，心在滴血

# 第二次：过滤
filtered = agent.call_tool("filter_records", {
    "data": search_result,  # 20K tokens 的数据又传一遍
    "condition": "revenue > 1000000"
})
# 过滤完 50 条，2,500 tokens

# 第三次：汇总
summary = agent.call_tool("create_summary", {"data": filtered  # 又传一遍})
# 终于完事了，500 tokens

# 工具定义：5,000
# 第一次搜索：20,000
# 传给 filter：20,000（重复传输！）# 过滤结果：2,500
# 传给 summary：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

每次往返 500 毫秒，三次加起来光是在网络上就耗费了 1.5 秒。

数据序列化还有隐性成本。

原始 1KB 数据转为 JSON 时，体积会膨胀至 1.5-2KB，膨胀系数为 1.5- 2 倍。

模型还需要时间理解 JSON 结构。

Anthropic 的解决思路可以概括为一句话：不再优化，而是直接更换架构。Agent 不再是工具的使用者，而是代码的编写者。MCP 服务器不再是函数调用接口，而是代码模块。

核心理念听起来简单，但实施起来却非常复杂：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，数据处理全部在环境内完成，模型只需接收最终结果。

MCP 服务器重构为代码 API，从函数调用转变为模块导入（这个转变至关重要）。

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

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

技术实现（支持 TypeScript 和 Python 双语）！

TypeScript 版本：

// mcp-servers/salesforce/index.ts
export class SalesforceClient {async search(params: SearchParams): Promise {
    // 这里的实现全在执行环境，模型根本不知道
    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，秒啊
    return await this.api.update(id, data);
  }
}

Python 版本：

提升开发效率的利器：从工具到安全架构的全面优化

类型提示的引入极大地改善了开发体验，IDE 的自动补全、类型检查和文档悬停功能让编程变得更加高效。通过对 async/await 的原生支持，并发性能也显著提升。

懒加载机制的按需加载，这一设计让 Token 的使用效率大幅提高！

传统方法下，预加载 50 个工具需要 5K tokens，而在新方法中，只需导入 2 个工具，则消耗0 tokens。

为何是 0？

因为导入语句不会占用模型的上下文！

动态导入的实现方式如下：

// 运行时按需导入，想用啥导啥
const toolName = determineRequiredTool(task);
const module = await import(`mcp-servers/${toolName}`);
const tool = new module.Client();

search_tools 工具发现 API，这个设计真是高明。

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，后续查询响应时间小于10ms。结合倒排索引与内存缓存，性能达到了极致。

在实际应用中：

1. Agent 需要 ” 发送邮件 ”
2. 调用search_tools("email")，返回 3 个邮件工具（消耗 150 tokens）
3. Agent 选择 ”Gmail Sender”
4. import {GmailSender} from 'mcp-servers/gmail'
5. 仅加载这个工具，其余 197 个工具不受影响

工具选择的逻辑基于描述匹配度、历史使用频率和上下文相关性。

在此过程中，Agent 的角色发生了转变，从 ” 执行者 ” 变成了 ” 编排者 ”。它生成代码，但并不直接执行工具的调用，这就要求代码的质量必须得到保障：

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

模板库的使用可以有效减少生成错误，例如，标准化的数据库查询模板和 API 调用重试模板，都是经过验证的解决方案。

始终在环境内处理数据：确保数据不流出环境。

执行环境的安全隔离至关重要！

安全是首要任务，架构设计为：沙箱 + 资源限制 + 实时监控。

沙箱技术（结合 Docker 与 seccomp 的多层防护）

• 网络隔离：仅能访问 MCP 服务器，其他外部连接一律禁止
• 文件系统隔离 ：代码库为只读，只有/tmp 可写，以防止破坏
• 进程隔离：独立容器，进程之间完全隔离

资源配额 是固定的规则：

• CPU：2 核
• 内存：4GB
• 执行

当超时发生时，会用 SIGALRM 信号强制终止。同时，内存溢出有 cgroup 限制，OOM killer 保护宿主机。

核心技术在于数据流的重定向！

Salesforce 案例的改写版（对比效果显著）

// Agent 写的代码 - 单个函数搞定所有事
import {salesforce} from 'mcp-servers';

async function getSalesforceSummary() {
  // 阶段 1：数据检索（在环境内，模型根本不知道）const results = await salesforce.search({
    query: "active accounts",
    fields: ["name", "revenue", "status"]
  });
  // 1000 条记录在环境内存里
  // 关键：模型完全不知道这 1000 条的存在
  
  // 阶段 2：过滤（原生 JS，环境内操作）const filtered = results.filter(record => 
    record.revenue > 1000000
  );
  // 50 条结果，还是在环境内
  // 模型依然不知道
  
  // 阶段 3：聚合计算（原生 reduce 和 sort）const summary = {
    total_accounts: filtered.length,  // 数量统计
    total_revenue: filtered.reduce((sum, r) => 
      sum + r.revenue, 0),  // 收入求和
    top_account: filtered.sort((a, b) => 
      b.revenue - a.revenue)[0]  // 排序取 TOP1
  };
  
  // 阶段 4：返回结果（只有这个小对象给模型）return summary;
  // 模型收到的就是：// {total_accounts: 50, total_revenue: 150000000, top_account: {...} }
}

// Token 消耗：约 100（就这个 summary 对象）

数据流向示意图：

数据库 → 执行环境内存(1000 条，模型不可见)
       ↓ filter 操作
       执行环境内存(50 条，模型不可见)
       ↓ 计算聚合
       执行环境内存(summary 对象)
       ↓ return
       模型上下文(仅 summary，~100 tokens)

执行时间统计：

• 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 的节省令人惊讶：1000 条数据中，有条目从未被序列化，50 条从未被传输，最终只有 summary 返回。节省率从 51K 降到 100，达到了 99.8% 的节省。

对于中间数据的内存管理，100K 条记录保留在环境内存中，而模型则对此毫无感知。选择合适的数据结构至关重要：JavaScript 数组和 Python 列表的原生性能最佳。

对于超大数据集，我们采用 Generator 逐条处理，避免全量加载：

function* processLargeDataset(data) {for (let item of data) {yield transformItem(item);  // 逐条处理，省内存
  }
}

实时内存监控：

const memUsage = process.memoryUsage();
if (memUsage.heapUsed > threshold) {// 内存快爆了，切换流式处理}

将 50 次调用合并为 1 次（这一优化简直太出色）

// 传统：50 次工具调用 = 50 次往返 = 25 秒等死

// 代码执行：一个循环搞定
const results = [];
for (let i = 0; i < 50; i++) {const result = await processItem(items[i]);
  results.push(result);
}
// 总

进一步的并发版本：

// 50 个并发请求，0.5 秒搞定
const results = await Promise.all(items.map(item => processItem(item))
);

通过并发控制防止对服务器的过度负载：

import pLimit from 'p-limit';
const limit = pLimit(10);  // 最多 10 并发
const results = await Promise.all(items.map(item => limit(() => processItem(item)))
);

错误重试机制增强了容错能力：

async function retry(fn, times = 3) {for (let i = 0; i < times; i++) {
    try {return await fn(); 
    } catch (e) {if (i === times-1) throw e;
      await sleep(1000 * (i + 1));  // 指数退避，别立即重试
    }
  }
}

效果对比：真实的数据证明：

Token 节省率的计算方式：

延迟的改善：

Claude 的这一系列举措，优势明显！

一切都掌握在自己手中，不再依赖他人的帮助……

1. Token 效率：成本直降

不同规模的实际成本对比，这个数据表让多少老板感到心痛！

实施成本如下：

• 环境搭建：$50K（一次性）
• 每月维护：$5K

中规模项目的回本时间为：$50K ÷ $355K = 0.14 月，约为3.6 天。

3 年期总拥有成本（TCO）对比（传统方式与代码执行）：

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

在 3 年内节省：$12.96M – $403K = $12.56M（节省达 96.9%）

2. 渐进式工具发现：告别预加载

search_tools 的完整实现，这个 API 设计堪称精妙！

// 元数据索引结构
interface ToolMetadata {
  name: string;           // 工具名
  category: string;       // 分类
  tags: string[];         // 标签
  description: string;    // 描述
  summary: string;        // 摘要 <50 tokens
  popularity: number;     // 使用频率
}

// search_tools 实现
async function search_tools(query: string): Promise {
  // 1. 加载轻量级索引
  const allTools: ToolMetadata[] = await loadToolMetadata();
  // 200 工具 × 50 tokens = 10K tokens（只加载一次）// 2. 关键词匹配
  const keywordMatches = allTools.filter(tool => 
    tool.tags.some(tag => tag.includes(query.toLowerCase())) ||
    tool.description.toLowerCase().includes(query.toLowerCase())
  );
  
  // 3. TF-IDF 相关性
  const scored = keywordMatches.map(tool => ({
    tool,
    score: calculateRelevance(tool, query)
  }));
  
  // 4. 排序：相关性 70% + 流行度 30%
  const sorted = scored.sort((a, b) => 
    (a.score * 0.7 + a.tool.popularity * 0.3) - 
    (b.score * 0.7 + b.tool.popularity * 0.3)
  );
  
  // 5. 返回 TOP10
  return sorted.slice(0, 10).map(s => s.tool);
}

// 相关性计算
function calculateRelevance(tool: ToolMetadata, query: string): number {const words = query.toLowerCase().split(' ');
  let score = 0;
  
  for (const word of words) {if (tool.name.toLowerCase().includes(word)) score += 10;  // 名字匹配权重最高
    if (tool.summary.toLowerCase().includes(word)) score += 5;
    if (tool.tags.some(t => t.includes(word))) score += 3;
  }
  
  return score;
}

启动时构建倒排索引，查询响应时间小于10ms：

// 启动构建倒排索引
const invertedIndex = new Map<string, Set>();

for (const tool of allTools) {const words = [...tool.tags, ...tool.description.split(' ')];
  for (const word of words) {if (!invertedIndex.has(word)) {invertedIndex.set(word, new Set());
    }
    invertedIndex.get(word).add(tool.name);
  }
}

// 查询 O(1)复杂度，贼快
function fastSearch(query: string): string[] {const words = query.split(' ');
  let results = invertedIndex.get(words[0]) || new Set();
  
  for (let i = 1; i  wordResults.has(x)));
  }
  
  return Array.from(results);
}

Token 的对比（节省幅度惊人）：

• 传统方式：预加载 200 个工具 = 20K tokens
• search_tools：返回 3 个匹配 = 150 tokens
• 动态导入：import 语句 = 0 tokens
• 总节省：99.25%

3. 大数据处理：不再惧怕数据量

性能曲线的对比显示，数据量越大，优势越明显！

性能的拐点出现在100 行。

对于少于 50 行的代码，传统方式更为简单，而超过 100 行时，代码执行的优势明显。

动态策略的选择：

async function processData(dataSource) {const estimatedSize = await estimateDataSize(dataSource);
  
  if (estimatedSize < 50) {return await traditionalApproach(dataSource);  // 小数据集，传统够用
  } else {return await codeExecutionApproach(dataSource);  // 大数据集，代码执行起飞
  }
}

数据管道的构建：

// 链式操作，内存峰值低
const pipeline = data
  .filter(cleanData)           // 清洗
  .map(transformFormat)        // 转换
  .reduce(aggregateByGroup)    // 聚合
  .map(calculateMetrics);      // 计算

// 流式处理超大数据
async function* streamProcess(dataSource) {for await (const batch of dataSource.batches(1000)) {
    const processed = batch
      .filter(validate)
      .map(transform);
    yield processed;  // 逐批处理，内存可控
  }
}

处理 100K 行数据时，内存峰值仅需500MB，而不是全量加载时的5GB。

此外，还有编程控制流的优化，循环、条件和错误处理均为原生支持，50 次调用合并为 1 次执行，延迟降低了 25 倍；隐私安全方面，敏感数据不会进入模型，GDPR 和 HIPAA 的合规性也得到保障；状态持久化机制允许长任务跨会话进行，3 小时的任务可分为 3 次完成；技能生态 SKILL.MD 文档化，能力可重复使用，团队效率提升 3 - 5 倍等等……