用 smol 极简 Agent 框架把 Token 成本砍到 1/30：轻量 Agent 实战

smol 的理念是「能不依赖就不依赖」，核心就一个轻量包：

pip install smol-agent        # 极简 Agent 框架
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx" # 任意兼容 OpenAI 协议的 Key 都行
# 想更便宜？换成 DeepSeek：
export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"

重型框架的提示词动辄几千字。smol 只要说清「你是谁 + 该干嘛 + 红线」：

SYSTEM = """你是一个命令行文件整理助手。
任务：按扩展名把当前目录文件分类到子文件夹。
规则：只移动文件、不删除、不修改内容。
不确定时停止并询问。"""

重型框架默认塞几十个工具，smol 让你按需声明：

from smol import tool, Agent

@tool
def list_files(path: str) -> list:
    """列出目录下的文件"""
    import os
    return os.listdir(path)

@tool
def move_file(src: str, dst: str) -> str:
    """移动一个文件到目标路径"""
    import shutil
    shutil.move(src, dst)
    return f"moved {src} -> {dst}"

# 只把这两个工具交给 Agent
agent = Agent(system=SYSTEM, tools=[list_files, move_file])

直接给任务，观察 Token 消耗：

resp = agent.run("把当前目录的 .png 和 .jpg 移到 ./images/")
print(resp)
print("tokens used:", agent.last_usage.total_tokens)

smol 支持把全部工具放进「工具箱」，但只在相关时才注入上下文：

agent = Agent(
    system=SYSTEM,
    tools=[list_files, move_file, send_email],  # 全注册
    lazy_tools=True   # 只在模型请求时才展开工具描述
)

smol 不强制单模型，可在不同步骤换模型：

# 简单分类用便宜快模型
agent_cheap = Agent(model="deepseek-v4-flash", tools=[list_files, move_file])
# 需要推理的复杂整理用强模型
agent_smart = Agent(model="deepseek-v4-pro", tools=[list_files, move_file])

agent_cheap.run("先扫描并列出所有待整理文件")
agent_smart.run("根据列表制定分类方案并执行")

最后把 smol Agent 包成一个可复用的 CLI，彻底脱离臃肿 IDE：

# cli.py
import sys
from smol import Agent
agent = Agent(system=SYSTEM, tools=[list_files, move_file])

if __name__ == "__main__":
    task = " ".join(sys.argv[1:])
    print(agent.run(task))