Token-Economics

今天关注 AI-native 工程里的两个实际瓶颈：Nous Research 用 1,393 个子 Agent 完成百万行 Python 仓库重构，展示了大规模并行 coding agent 的任务切片、worktree 隔离、基线验证与人工 review；Orbyt Labs 则用 35 个真实工作 session 的 token 数据说明，Agent 成本和行为主要由反复读取的 context 决定，因此 context 文件本身应像代码一样被预算、版本化和测试。