AVRI 工具降低安全智能体 token 成本
针对安全漏洞的 AI 智能体在 200 次运行中有 60.4% 的 token 用于理解代码和推理漏洞触发方式，现有省钱方法仅 24.4% 的对比能在更低成本下保持成功率。为此构建的 AVRI 将相关代码一并返回并保留程序输入与不安全操作间的链接，在 20 个新任务上使 Codex 总成本降 18.0%、OpenCode 降 23.7%，成功率与召回率不降。
Rohan Paul· @rohanpaul_ai · X·2026-10-19 15:59· 1 小时前AI 评分41
AI 导读
针对安全漏洞的 AI 智能体在 200 次运行中，60.4% 的 token 花在理解代码和推理如何触发漏洞上。现有省钱方法效果有限，仅 24.4% 的对比能在更低成本下保持成功率。为此构建的 AVRI 将相关代码一并返回并保留程序输入与不安全操作间的链接，在 20 个新任务上使 Codex 总成本降 18.0%、OpenCode 降 23.7%，成功率与召回率不降。
正文 · 原文
搜寻安全漏洞的 AI 智能体把 60.4% 的 token 花在理解代码和推理如何触发漏洞上，因此成本削减应瞄准这里。
搜寻安全漏洞的 AI 智能体可能消耗数百万 token，却产不出一个能让程序崩溃的输入。在 4 个智能体的 200 次运行中，60.4% 的 token 用于理解代码和推理如何触发漏洞。
现有省钱方法鲜有帮助。与普通智能体的直接对比中，仅 24.4% 能在更低成本下保持成功率。
于是他们构建了 AVRI，该工具将相关代码一并返回，并保留程序输入与不安全操作之间的链接。在 20 个新任务上，它使 Codex 总成本降低 18.0%、OpenCode 降低 23.7%，且未降低成功率或召回率。
在给安全智能体添加通用省钱技巧之前，先测量其 token 花在哪里，并让它复用已学到的代码知识。
来源：Rohan Paul · x.com
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