Cline是ReACT循环Agent，消耗百万Token，基于prompt搭建
openrouter(.)ai 排行榜第一名的Coding Agent --Cline--是如何工作的？
我用一个例子来分析 Cline 在内部是如何生成 prompt 调用 DeepSeek R1 完成任务的。
总结
1️⃣ Cline 是一个 ReACT 思维链循环 Agent
Cline 作为一个 Agent 模式的 Coding 助手，可以自主思考、生成代码、执行工具（完成代码编辑）、感知 VS Code 上下文。
如果允许 Cline 自动执行所有操作，则它会一直运行下去直到它认为完成了任务，期间不需要人工干预。
画面很美好，代价也很高
2️⃣ Cline 对 Token 的消耗量巨大
这么简单的一个任务，累计消耗 token 数 1 百万，约花费 0.5 元。Cline 消耗 token 的速度实在太快了。
如果服务端支持 prompt cache，则可以显著的降低 API 调用成本。
3️⃣ 基于 prompt 也能搭建 Agent 应用
Cline 的 prompt 里包含了所有 tool 的定义、例子，使用 xml 标签来管理，并没有使用 JSON 格式来定义。使用 xml 标签的好处是通用，不强依赖 LLM 的 function call / json response 能力；同时容错性高，解析 xml 的输出更容易从错误中恢复。
上述测试过程中，即使强如 DeepSeek R1，也没有准确的遵循 system prompt，生成的 response 包含了多个 tool 调用。 Cline 对此也能即使中断模型输出。虽然 Cline 声称是基于 Claude 3.5 Sonnet 的能力开发，但使用 DeepSeek R1 / V3、Gemini 都能跑起来，甚至在本地部署的 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 的 Q8 量化版本都用用。
Cline 对整个 Agent 工作流程的设计，也对 Agent 应用开发有启发意义，值得借鉴参考。
https://t.co/5YOzlP6WS5
我用一个例子来分析 Cline 在内部是如何生成 prompt 调用 DeepSeek R1 完成任务的。
总结
1️⃣ Cline 是一个 ReACT 思维链循环 Agent
Cline 作为一个 Agent 模式的 Coding 助手，可以自主思考、生成代码、执行工具（完成代码编辑）、感知 VS Code 上下文。
如果允许 Cline 自动执行所有操作，则它会一直运行下去直到它认为完成了任务，期间不需要人工干预。
画面很美好，代价也很高
2️⃣ Cline 对 Token 的消耗量巨大
这么简单的一个任务，累计消耗 token 数 1 百万，约花费 0.5 元。Cline 消耗 token 的速度实在太快了。
如果服务端支持 prompt cache，则可以显著的降低 API 调用成本。
3️⃣ 基于 prompt 也能搭建 Agent 应用
Cline 的 prompt 里包含了所有 tool 的定义、例子，使用 xml 标签来管理，并没有使用 JSON 格式来定义。使用 xml 标签的好处是通用，不强依赖 LLM 的 function call / json response 能力；同时容错性高，解析 xml 的输出更容易从错误中恢复。
上述测试过程中，即使强如 DeepSeek R1，也没有准确的遵循 system prompt，生成的 response 包含了多个 tool 调用。 Cline 对此也能即使中断模型输出。虽然 Cline 声称是基于 Claude 3.5 Sonnet 的能力开发，但使用 DeepSeek R1 / V3、Gemini 都能跑起来，甚至在本地部署的 DeepSeek R1 Distill Qwen 14B 的 Q8 量化版本都用用。
Cline 对整个 Agent 工作流程的设计，也对 Agent 应用开发有启发意义，值得借鉴参考。
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