Ağ trafiği kodlama ajanlarının analizi, sorgu isteklerinin fazlalığı ortaya koydu

Araştırmacı, Claude Code ve Codex CLI'nin ağ aktivitesini analiz etti ve en basit komutların yürütülmesi sırasında önemli miktarda veri aktarıldığını keşfetti. Bir kelimeyi içeren bir istek gönderildiğinde, sistem 305 KB veri sunucuya aktardı, bu da 113 460 token'e eşittir.

Trafiğin ayrıntılı analizi, isteğin hacminin %85'inin, ajan tarafından erişilebilen 137 aracın açıklamaları tarafından işgal edildiğini gösterdi. Bunlardan 107 aracı, mevcut oturumda kullanılmayan MCP sunucusu tarafından sağlandı. Ayrıca, bir eklenti kancası 29 bin karakter ekler ve her istek, kullanıcı tarafından başlatılmayan sunucuya ek bir arka plan çağrısı ile birlikte gelir.

Karşılaştırmak için, Codex CLI aracılığıyla benzer bir istek 29 KB veri aktarımını gerektirdi, bu da 9 817 token'e karşılık gelir. Sistemsel.prompt'un benzer uzunluğuna rağmen, toplam kaynak tüketimindeki fark on katına çıktı.

Araştırma yazarı, isteklerin yapısını izlemeye ve aşırı bileşenleri belirlemeye olanak tanıyan Python tabanlı bir proxy betiği geliştirdi. Sonuçlar, kullanılmayan bir MCP sunucusunun her istek için 52 bin token tüketebileceğini gösteriyor, bu da doğrudan bağlam penceresinin ve model önbelleğinin kullanımını etkiliyor.

Bu göstergeler, modern AI ajanlarında "şişirilmiş" sistemsel.prompt'ların sorununu vurgulamaktadır. Bağlanabilir araçların bileşiminin optimizasyonu ve meta verilerin filtrelenmesi, API'ye yükü önemli ölçüde azaltmaya ve sistem yanıt süresini hızlandırmaya olanak tanır.