Économie de tokens

Chaque nom de tool, description et schéma représente du contexte que le modèle paie à chaque tour de planification. Chaque champ de réponse représente du contexte qu’il paie à chaque observation. MCP Fusion traite les deux comme un budget, avec des fonctionnalités qui dépensent délibérément et un profiler qui repère les fuites.

Descriptions : TOON

.toonDescription() remplace la description en prose par une forme tabulaire délimitée par des pipes, générée à partir du schéma de l’action :

billing actions|desc|required
get_invoice|Retrieve an invoice by ID|id
refund|Refund an invoice|id,amount_cents
list_invoices|List the tenant invoices|-

L’agent lit un tableau avec environ la moitié des tokens nécessaires à la même information en phrases. Il est généré à partir du schéma et ne peut donc pas dériver : changez un champ requis et le tableau change.

Réponses : limit, select, groupes

Trois leviers, par ordre d’impact :

.agentLimit(max) plafonne une collection et, lorsqu’il la tronque, injecte un premier bloc correctif :

📊 Summary: Dataset truncated. 50 shown, 4200 hidden. Use filters to narrow results.

Le modèle sait ce qui s’est passé et quoi faire, au lieu de raisonner silencieusement sur une liste partielle.

.enableSelect() ajoute un argument _select dont l’énumération est l’union des champs du schéma racine. Le bloc de données n’envoie que les champs demandés, tandis que les blocs d’interface et les règles voient toujours l’objet complet. Un modèle de facture large devient une réponse à cinq champs lorsque la question était ciblée.

Le groupement échange la taille du schéma contre le nombre de noms : un namespace de douze actions devient un tool avec discriminateur, et le menu rétrécit. Consultez l’Exposition des tools.

.toonSuccess(data) applique le même encodage tabulaire à une réponse de collection uniforme et regroupe les clés répétées en une seule ligne d’en-tête.

Compactage FSM

Un connecteur lié à un état peut envoyer une compactDescription() lorsque la machine est dans son état initial, puis révéler la description complète. Le menu lu par l’agent au début du workflow est plus petit que celui lu là où résident les actions risquées. Consultez le Gating d’état FSM.

Le profiler

Le framework fournit un analyseur statique, car l’inflation des réponses reste invisible jusqu’à l’arrivée de la facture. profileResponse sépare une réponse en blocs de payload et d’overhead, calcule overheadRatio et classe le risque :

avec des avis tels que COGNITIVE OVERLOAD, HIGH TOKEN DENSITY et OVERHEAD WARNING, pour un plafond d’overhead par défaut d’environ 30 % de la réponse. Le même module classe le risque d’inflation statique d’un tool à partir de son schéma : une collection sans limite avec plus de dix champs est critique, une collection sans limite seule est élevée, et plus de vingt champs est moyen. Cette classification est hachée dans le lockfile des capacités, donc une régression d’inflation fait échouer la CI au lieu d’être livrée silencieusement. Consultez les Contrats.

Les estimations de tokens utilisent l’heuristique standard d’environ un token pour 3,5 caractères dans un texte structuré comme du JSON. Elle est assez précise pour comparer les variantes et n’est jamais présentée comme un décompte du fournisseur.

Ordre des opérations du budget

1. Regroupez les actions afin de réduire le menu
2. Activez _select pour les entités larges
3. Définissez .agentLimit() sur chaque collection
4. Utilisez .toonDescription() et .toonSuccess() pour les formes uniformes
5. Compactez les descriptions dans les états FSM qui n’ont pas besoin de toute l’histoire
6. Exécutez le profiler dans la CI et traitez toute hausse de risque comme une régression

Étapes suivantes

• Format wire : ce que coûte chaque bloc
• Contrats : le lockfile qui fixe le budget
• Exposition des tools : mécanismes de groupement