快慢思考分层：Claude Code+Jev+/loop让AI Agent成本降90%

最近在给团队搭内部AI Agent平台时一个很现实的问题把我逼到了墙角什么任务都塞给旗舰模型结果是账单每天几百美元地涨而且很多活根本不需要那么强的推理。后来我把整个架构改成“Claude Code Jev /loop”的分层循环方案让强模型负责慢思考、轻量模型负责快执行再用循环工程把两者串起来实测下来成本直接掉了九成稳定性反而更高。这篇就把这套方案完整拆开讲一遍。这篇文章适合谁正在做AI Agent开发、想把编码Agent接到真实工作流里、或者对“快慢思考这种架构如何落地”有好奇心的人都能从中找到可以直接抄作业的部分。我会从概念、安装、架构设计、核心循环实现、成本测算到问题排查全部过一遍。1. 项目概述与核心思路1.1 Agent落地的真正瓶颈不是模型能力是成本和可控性先说个很直观的现象2025年之后做Agent开发的人手边已经堆满了各种模型和框架但大多数项目卡在同一个位置——不是模型不够聪明而是跑不起、控不住。我见过很多团队把Agent当成一次性Prompt来写把需求丢给大模型模型自由发挥最终结果不可控中间消耗的token又多到吓人。尤其当Agent开始“自己循环”时一个任务可能反复推理、反复输出成本像滚雪球一样膨胀。一个简单的代码仓库重构任务旗舰模型跑一天能烧掉上百美元而且大部分成本都花在了“重复思考同一件事”上。这个痛点其实指向两个问题第一不是所有环节都需要旗舰模型级别的推理能力第二Agent的工作方式必须有结构不能是“黑盒里自由发挥”。正是这两个问题逼着我做了这套快慢思考的分层方案。1.2 快慢思考模型在Agent工程里的落地映射“快思考”和“慢思考”最早是心理学里的双系统理论用在AI里其实非常好理解慢思考负责深度推理、拆分复杂问题、做关键决策快思考负责模式化执行、批量处理、快速反馈。放到Agent工程里我做了这样一层映射思考类型负责内容适合的模型特点慢思考需求理解、任务拆解、方案设计、代码审查、异常决策Claude Code旗舰模型上下文强、工具调用稳、质量高快思考格式化输出、批量补全、简单测试、重复性重构、日志解析Jev这类轻量/本地模型单位成本极低、响应快、可并发也就是说每一轮Agent循环里先让慢脑把大方向定死之后所有的重复劳动都交给快脑。这样旗舰模型只在关键节点出现成本自然就下来了。1.3 为什么是Claude Code Jev而不是“一个模型干到底”Claude Code在这个方案里扮演的是“指挥中枢”。它本身就是Anthropic做的终端Agent客户端能读代码、写代码、执行命令还能接入外部工具。更重要的一点是它支持在运行过程中调用任意脚本和外部命令这给“把部分工作外包给另一个模型”提供了技术基础。Jev这边我赌的是“够用就好”。它是一类开源、可本地部署、面向Agent工具调用场景做了优化的轻量模型提供OpenAI兼容API你可以用Docker起一个服务也可以直接用云端API。真正跑起来之后你会发现代码格式化、补全模板、生成测试桩这类任务Jev的输出质量和旗舰模型差距很小但成本差距可能是一两个数量级。所以核心思路很简单让便宜的模型干大量重复的活让贵的模型只做关键决策。再用/loop循环把整个流程组织成闭环这也是这套方案能“暴降90%成本”的根本原因。2. 前置概念先把基础术语盘清楚2.1 Agent、LLM和AI模型到底有什么区别很多人在热词里刷到“AI Agent”但没想清楚它和LLM、AI模型的关系。LLM大语言模型是一个“大脑”它接收文本输入并生成文本输出。AI模型更大范围上还包括多模态模型、embedding模型、语音模型等。而Agent是一个“会使用工具的个体”它不只是生成文本而是能感知环境、做规划、调用工具、执行行动并根据结果调整下一步。可以这样理解LLM是引擎Agent是整车。DeepSeek、Jev这类模型都属于LLM/AI模型它们本身不是Agent但可以被Agent作为“大脑”来调用。你平时说的“用DeepSeek写代码”那只是模型完成了生成任务如果让DeepSeek自己读目录、改文件、跑测试、不断迭代那它就成了Agent的一部分。这个区别很重要因为它决定了架构设计思路我们在做Agent工程时不一定要选“最聪明”的模型来做所有事而是要在不同的环节选择不同成本的模型。2.2 Claude Code到底是个啥Claude Code是Anthropic提供的一款基于终端的编码Agent。它不是一个简单的代码补全插件而是一个能主动执行任务的代理你给它一句自然语言指令它可以读取整个项目、规划修改步骤、逐文件编辑、执行测试命令然后根据报错自动修正。我使用下来的体感是它是目前最接近“智能编程助手”形态的工具之一。你可以直接在终端里敲一句话它就开始干活整个过程可视、可打断、可回滚。它也支持配置文件来约定模型行为还支持外部脚本接入这正好和我的“外包快脑”需求天然契合。2.3 Jev的定位能本地部署、成本极低的工具调用模型Jev是近期社区里讨论度很高的轻量模型主打的几个点正好踩在我的需求上开源、能本地部署、对工具调用做了专门优化、提供OpenAI兼容API。说白了Jev这类模型的目标不是“论文级别的推理”而是“把活干完”。在Agent场景里大量任务其实是结构化的从文本里抽取字段、按模板生成代码、把Markdown转成JSON、根据规则修改配置文件。这类任务只需要模型遵守指令不需要它绞尽脑汁思考。Jev在这类任务上的表现非常可靠而且因为模型小、可以本地跑单次调用的边际成本几乎可以忽略。更关键的是它的“兼容性”——只要是OpenAI兼容API我就能用标准的OpenAI SDK来调用不需要额外学习一套专用接口。这意味着接入Claude Code的循环只需要写很短的一层代理脚本就行。2.4 /loop循环工程到底在说什么/loop这个概念听起来很玄乎其实本质上就是把Agent的工作方式从“一次对话”改成“一个可以自我迭代的闭环”。传统用法是用户给模型一条指令模型给一个答案结束。 但是在真实工程里答案往往不是一次生成的需要不断修正。比如让Agent写一个函数写完要编译、跑单测、看报错、改代码、再跑直到通过。这就是一个循环。/loop循环工程的核心是把这个“规划 - 执行 - 验证 - 修正”的周期显性化。我不再期望模型一步到位而是给定一个循环上限让Agent在闭环里自己迭代同时我在循环里设置两种模式快循环和慢循环。快循环用便宜的Jev做批量修正慢循环用Claude Code做方向性决策。这套机制组合起来就是标题里说的“快慢思考的/loop循环工程”。3. 环境准备与基础安装3.1 本地安装Claude CodeClaude Code目前以npm包的形式分发前提是机器上有Node.js环境。安装命令很简单npm install -g anthropic-ai/claude-code装完之后在终端里运行claude第一次启动会让你登录/配置API密钥。把环境变量配好之后就能在终端里直接和Claude Code对话了。我建议把下面几个环境变量配到shell配置里后续脚本调用会方便很多export ANTHROPIC_API_KEY你的key # 可选限制单次任务的最大支出 export ANTHROPIC_MAX_THINKING_TOKENS4000安装遇到问题的话先检查Node版本建议用Node 18以上npm源也尽量保持默认避免奇奇怪怪的依赖问题。3.2 接入/部署JevJev的接入有两种方式根据你的场景来选第一种是本地部署。如果你有GPU机器直接用Docker拉取官方镜像启动服务暴露一个类似OpenAI的HTTP接口。本地部署的好处是调用完全免费只耗电数据不出内网隐私层面更安心。但前提是机器要能跑得动且并发量不能太高。第二种是使用云端API。直接用官方或第三方托管的OpenAI兼容接口灵活性和成本中等适合不想自己折腾GPU环境的人。我本地的做法是在Agent工程里加一层统一的模型网关把“快模型”的base_url指向Jev服务这样无论切换本地还是云端都只需要改一个环境变量export FAST_MODEL_BASE_URLhttp://localhost:8000/v1 export FAST_MODEL_NAMEjev export FAST_MODEL_API_KEYlocal-key3.3 一个可复用的Agent工程目录结构这套方案跑起来之后我建议把目录结构固定下来否则循环一多很容易乱。我常用的工程结构长这样agent-loop/ ├── agents/ │ ├── planner/ # 慢思考规划器基于Claude Code │ ├── worker/ # 快思考执行器基于Jev │ └── reviewer/ # 审查器可快可慢 ├── tasks/ # 任务清单每个任务一个md/json ├── loops/ # 循环状态和轨迹记录 ├── scripts/ # 循环控制脚本 ├── logs/ # 每次运行的日志 └── output/ # 最终产物这个结构的好处是把“谁负责什么状态”拆得很清楚。循环控制脚本只负责调度不同Agent只负责自己的产物日志和输出分开存出了问题能快速回溯到具体轮次。4. 实操搭建快慢思考的/loop Agent4.1 先明确什么任务交给慢脑什么交给快脑整个方案能不能省钱全看分工是否合理。我的经验是三个字抓大放小。慢脑Claude Code只处理三件事任务拆解把用户的一句话拆成可执行的子任务列表方案评审判断当前实现是否符合预期是否需要调整方向疑难修复遇到快脑连续多轮无法解决的报错快脑Jev则处理用力但不太需要思考的事情根据模板生成代码文件批量修改配置/替换代码模式生成单元测试桩解析构建日志、整理错误信息把中间结果转成结构化格式我见过一个反面案例让旗舰模型一边规划一边逐行写代码结果同一件事被重复讨论了好几遍成本直接翻了五倍。规划时只给结论执行时只给指令审查时才给上下文。这个原则帮我省掉了大量无效token。4.2 实现一个基础/loop循环下面这个示例用Python脚本演示了核心循环逻辑我把快慢切换的开关放在了“当前轮次是否遇到阻塞”这个判定上import json import subprocess from openai import OpenAI slow_client OpenAI( # Claude Code底层走Anthropic接口这里做适配 api_keyyour-key, base_url..., # 实际项目中接到Claude Code的Agent代理 ) fast_client OpenAI( api_keylocal-key, base_urlhttp://localhost:8000/v1, ) TASK 把项目里所有TODO标记整理成待办清单并生成对应的测试文件 def slow_think(prompt): # 调用Claude Code做慢思考规划 return slow_client.chat.completions.create( modelclaude-slow, messages[{role: user, content: prompt}] ) def fast_think(prompt): # 调用Jev做快思考执行 return fast_client.chat.completions.create( modeljev, messages[{role: user, content: prompt}] ) def stop_condition(round_no, output): # 循环停止条件达到上限 or 验证通过 if round_no 5: return True return PASS in output if __name__ __main__: plan slow_think(f请拆解任务给出子步骤清单{TASK}) for i in range(5): result fast_think(f第{i1}轮执行任务计划{plan}请输出结果JSON) print(fround {i1}: {result}) if stop_condition(i, result): break if i 2: # 连续多轮不过切回慢脑调整方案 plan slow_think(f当前结果不达标请重新规划{result})代码本身只是一个骨架但可以看到快慢切换的两种触发方式一种是按轮次触发连续几轮没通过就升级给慢脑另一种是按复杂度触发遇到无法解析的日志或异常再切慢脑。两种方式可以组合后面会细说。4.3 快慢切换策略不只是“便宜优先”快慢切换不是简单的“默认走Jev出问题再找Claude Code”那样容易出现劣质结果反复试错、浪费时间。我总结了三层策略第一层任务级路由。在任务拆解阶段就判定这是一件“思考型”还是“执行型”工作。例如“修复所有TS类型报错”属于执行型交给Jev“设计这个模块的接口API”属于思考型必须走Claude Code。第二层失败升级。给快脑的每轮执行配置“最大重试次数”。如果Jev连续重试两次仍无法解决带着上下文完整切给Claude Code让慢脑重新规划而不是在快脑上无脑重试。第三层上下文裁剪。每轮循环只把当前步骤的输入传给模型不要把整个项目历史都塞进去。很多成本爆炸都是因为循环里每一轮都把上一轮输出原样塞回上下文导致上下文越滚越长。我在脚本里限制了每次传给快脑的内容不超过固定的tokens超长先做摘要再传入。4.4 成本测算90%是怎么省下来的我以一个真实的代码重构任务为例简单估算一下假设做一次中型项目的批量重构总共需要执行10轮Agent循环。旧方案10轮全部走旗舰模型Claude每轮平均消耗输入20000 tokens、输出4000 tokens。按旗舰模型定价折算单轮成本约0.4美元10轮总成本约4美元。新方案首轮规划走Claude消耗高一些约0.5美元中间8轮执行走Jev单轮成本约0.02美元8轮总计0.16美元最后一轮审查再走Claude约0.3美元。总成本约0.96美元。这样算下来成本下降约76%。如果Jev通过本地部署运行单轮成本接近零把执行轮次里的成本几乎抹掉整体降幅可以达到90%以上。我在实际项目里还做了一个优化把审查任务的频率从“每轮都审查”降到“关键节点审查”成本又往下压了一截。方案规划轮执行轮审查轮估算总成本全旗舰模型0.4 x 10 4.0--4.0Claude Code Jev0.58 x 0.02 0.160.30.96本地Jev版本0.58 x 0.002 0.0160.30.82这个表格只是量级参考不同模型定价会变但思路是成立的把90%的token消耗移到低成本的“快脑”上是成本模型里最有效的一刀。5. 常见问题与排查技巧5.1 安装和权限问题Claude Code装好后我发现最常见的问题集中在权限上。第一次运行要授权终端访问项目目录很多人会漏掉这一步导致Agent在循环里没有写文件权限整个流程卡住。我的建议是在项目根目录跑一次claude并授权目录写入然后用脚本运行前先加一个检查脚本确认当前用户对output/、logs/有写权限。Jev本地部署则要检查端口是否被占用以及是否能在容器里联网拉取镜像。5.2 循环卡死和无限重试循环最大的坑是“看似在跑实际在原地打转”。尤其在快脑连续失败时如果不加次数上限脚本会一直调用下去账单蹭蹭涨结果还没变好。我的排查思路是三步第一打开logs/看最近几轮的输出确认到底有没有变化第二确认是否命中“失败升级”策略如果连续两轮输出一模一样立刻切慢脑重新规划第三检查停止条件循环里必须同时有“成功退出”和“失败退出”两个出口不能只靠模型自己判断。5.3 成本失控怎么监控就算是快慢分层循环多了也难免超支。我给循环脚本挂了一个简单的cost记账中间件每次调用模型后把token数和成本累加到一个JSON文件里超过预算自动熔断if total_cost budget: raise RuntimeError(Budget exceeded, loop stopped)这个熔断机制帮了大忙。有一次某轮的输入包含了异常大的代码文件上下文膨胀了三倍如果没有预算熔断那一次循环就能烧掉一天预算。5.4 质量劣化和“看上去通过了”陷阱用快脑执行时最大的风险不是报错而是“输出看着合理实际是错的”。Jev这类轻量模型在生成测试、补全代码时经常会一本正经地给出“貌似正确”的结果但它没有真正验证过。解决办法是在循环里加一道机械校验如果快脑产出代码文件先跑python -m py_compile或npm run build只有过了编译再进入下一步。任何模型输出都不能直接当作最终产物必须以验证命令的结果为准。这个原则值得刻在团队墙上。5.5 人工介入点怎么设计Human-in-the-loop不是一句口号得在每个循环里明确“哪一步必须等人确认”。我一般设置两个强制人工检查点一个在“慢思考规划完成之后”确认方向是否符合预期另一个在“关键文件变更前”让真人看一眼diff再放行。尤其是Agent自动改核心业务代码的场景没有人工检查点就是在给自己埋雷。别指望模型自己判断“要不要改”它在这类问题上的自觉性远没有想象中的高。6. 扩展与进阶思路6.1 用LangGraph/LangChain实现更复杂的人机协作如果你觉得手写循环太裸可以换成LangGraph或LangChain这类编排框架。它们内置了节点、状态管理和条件边能更清晰地把“快脑”、“慢脑”、“人工审批”建模成一个个图节点。例如可以在LangGraph里定义plan节点用Claude Codeexecute节点用Jevreview节点根据结果决定走“人工介入边”还是“继续循环边”。这套方式适合场景复杂、流程分支多的项目能省掉大量手写调度代码。6.2 给Agent加技能、记忆和MCP快慢思考解决的是“成本”问题但要真正让Agent好用还得有技能Skills、记忆Memory和工具协议MCP。技能就是一些预设的prompt片段或可复用流程例如“如何生成符合规范的单测”在快脑执行时自动附加上能显著提升质量。记忆可以让Agent记住历史任务的经验避免每次从零开始。MCP则是把外部数据源接入Agent的标准方式比如让Agent直接查数据库、读API文档省掉写一堆胶水代码的功夫。6.3 多Agent并行与流水线化当任务量变大时可以把快脑Jev拆成多个Worker并行执行。比如重构一个大型项目时规划层把几百个文件拆成若干个批次每个Worker负责一批并行跑Jev最后由Claude Code统一审查合并。这里要提醒一句并行会带来上下文隔离问题不同Worker之间不能互相污染数据。我用的方法是给每个Worker分配独立的目录和日志文件最后统一汇总。并行度高的时候成本依然比全旗舰模型低一个量级但吞吐量能高出好几倍。整套方案跑下来我最大的体会是AI Agent工程里最值钱的不再是“选哪个大模型”而是“如何编排模型分工”。一个合理的快慢循环能让便宜模型干出旗舰模型的效果而旗舰模型只在关键路口出现。这个思路放到任何Agent项目里都适用。