Результаты тестирования: система агентов Claude с памятью демонстрирует экономию токенов на 30-43%

Тестирование системы памяти для роёв агентов Claude
Разработчик девять месяцев создавал систему памяти под названием Stompy, эволюционировавшую от файловой базы к SQLite и затем к PostgreSQL. Целью было минимизировать использование токенов при работе роёв агентов Claude. Они провели сравнительный тест производительности с системой памяти и без неё.
Настройка теста
В тесте использовалась задача по кодированию из 40 пунктов, требующая реализации полной функции бронирования с бэкендом, фронтендом и тестами. Рой из 6 агентов тестировался с тремя разными моделями Claude в качестве ведущего: Sonnet 4.6, Opus 4.6 и Haiku 4.5. Все тесты использовали одну и ту же кодовую базу, одних и тех же агентов-компаньонов и одинаковую систему оценки. Агенты-компаньоны всегда работали на Opus независимо от ведущей модели.
Результаты тестирования
- Sonnet 4.6 + память: 40/40, $3.98, 6.5 мин, 2 подхода
- Sonnet 4.6 без памяти: 40/40, $7.04, 9.6 мин, 4 подхода
- Opus 4.6 + память: 40/40, $4.34, 9.6 мин, 29 подходов
- Opus 4.6 без памяти: 40/40, $7.65, 10.0 мин, 70 подходов
- Haiku 4.5 + память: 39/40, $4.95, 7.5 мин, 2 подхода
- Haiku 4.5 без памяти: 0/40, $3.97, 5.8 мин, 3 подхода
Ключевые выводы
Opus и Sonnet с памятью позволили сэкономить около 43% стоимости по сравнению с работой без памяти. Разработчик отмечает, что эти модели достаточно умны, чтобы выполнить задачу без памяти, но они тратят токены на изучение кодовой базы, чего система памяти позволяет избежать.
Результат Haiku оказался неожиданным: он набрал 0/40 без памяти, но 39/40 с памятью. Разработчик заметил, что Haiku не мог координировать агентов-компаньонов Opus без понимания структуры проекта, но стал компетентным ведущим при доступе к памяти.
Sonnet с памятью оказался лучшей общей конфигурацией, превзойдя Opus без памяти по всем показателям примерно при вдвое меньшей стоимости. Главный вывод заключается в том, что предоставление модели знаний о проекте важнее, чем использование дорогих моделей.
Технические детали
Система памяти называется Stompy и основана на MCP/API/CLI, работая с Claude Code. Настройка теста доступна на GitHub для использования или улучшения другими. Разработчик отмечает, что пока это n=1 на условие, планируется больше запусков.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Claude-Code версии 2.1.76 добавляет функцию MCP-элиситации, оптимизации рабочих деревьев и множество исправлений.
Claude-Code v2.1.76 представляет поддержку MCP-запросов для структурированного ввода в процессе выполнения задачи, добавляет worktree.sparsePaths для повышения эффективности работы с монорепозиториями и исправляет более 20 проблем, включая потерю схемы отложенных инструментов, проблемы с косыми командами и стабильность сессий Remote Control.

Qwen3.6-27B SVG生成与闭环控制
Замкнутый контур с использованием агентов Agno и Pi итеративно улучшает вывод SVG от Qwen3.6-27B, рендеря, передавая PNG обратно в Qwen Vision и оценивая результаты в два раунда.

Открытый Исходный Генезис Книги: 20 Навыков Кода Клода для Автономного Написания Книг
Book Genesis — это открытая система из 20 специализированных навыков Claude Code, которая принимает идею книги и создаёт готовую к публикации рукопись через 14-фазный автономный конвейер. Она включает «Движок Хаоса» для разрушения шаблонов предсказуемости ИИ и сгенерировала мемуары объёмом 68 000 слов, получившие оценку 9,0/10 по шкале Genesis Score.

AI Sandbox Manager: изолированная среда LXC для Codex с передачей GPU и использованием компьютера на headless Linux
ai-sandbox-manager — это LXC-песочница с открытым исходным кодом для агентов Codex на headless Linux. Она обеспечивает проброс GPU, полный доступ sudo, постоянные окружения и использование компьютера через CUA, изолируя агента от хост-ОС.