NoKV文件系统接口实现Agent Token消耗降45% 成本降39%
NoKV文件系统接口让Agent少花45% token和39%费用，因为模型天生擅长文件系统操作而非SQL。
NoKV发现，把数据组织成文件系统命名空间（类似目录和文件），AI Agent执行相同任务时能像工程师一样用ls、grep、read找信息，比用SQL接口少用45% token（模型计费基本单位），成本降低39%，准确率反而略高。
正文摘录
 新智元报道  【新智元导读】 文件系统可以让 Agent 更高效地「找东西」，降低了认知负担，提高了任务执行效率，减少了 45% 的 token 消耗和 39% 的成本，同时保持较高准确率。 当同一个模型面对同一份数据时，接口长什么样，会不会直接改变它花掉多少 token（模型上下文与计费的基本单位）？ 答案是会，而且差别不小。  博客链接：https://nokv.io/blog/agents-want-filesystems 研究人员在博客中分享了自己的实验，做了一个开放 benchmark：让同一个模型，在同一份机器学习实验数据上，完成同一组研究任务。唯一变化是接口。 一边是原生 SQLite / SQL；另一边是 NoKV 的文件系统形态 namespace，也就是让训练 run 像目录、日志像文件、搜索像 grep 一样工作。 结果很直接：文件系统形态的接口少用了 45% 的 token ，账单低了 39% ，正确率还略高。