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title: "为什么 Cetas 没有内置 Caveman？"
description: "caveman 的六块功能里，cetas 有哪些对应实现、缺哪些、为什么。"
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# 为什么 Cetas 没有内置 Caveman？

简短回答：Cetas 和 Caveman 有相似的优化目标，但我们选择直接优化 Agent 的工作过程，而不是默认增加一层代理。你仍然可以在 Cetas 中使用 Caveman Skill。

[Caveman](https://github.com/JuliusBrussee/caveman) 是一个优秀的开源项目。它尝试减少 AI Coding Agent 的 Token 消耗：让回答更简短，让模型少读取无关内容，并提供模型路由、脚本复用等功能。

这些能力值得借鉴。但对 Cetas 来说，并不是每项能力都需要以独立插件的形式存在。

## Cetas 已经做了什么？

### 让不必要的信息从一开始就不进入上下文

Cetas 的 `run_code` 可以让模型编写一段 MoonBit 程序，在沙箱中完成多次工具调用、循环和过滤，只把需要的结果返回对话。中间数据不必先发送给模型，再想办法压缩。

子代理也可以承担独立的调查任务，避免把全部工作过程堆进主会话。

### 控制长期对话的上下文大小

Cetas 支持自动和手动上下文压缩。对话接近模型上下文限制时，可以整理已有信息，继续工作，而不必从头开始。

### 减少工具与网页带来的无关内容

Cetas 使用按需加载的工具机制。内置 `webfetch` 也会清理网页中的部分无关 HTML，将内容转换成更适合模型阅读的 Markdown，并支持分页获取。

这些机制不等同于 Caveman 的全部功能，但它们解决了同一类问题：减少模型不需要处理的信息。

## 那么，还有哪些差距？

有。特别是**工具执行结果的自动压缩**。

例如，一次构建生成了几万行日志，但真正需要关注的可能只有几条错误。目前 Cetas 并没有为所有工具结果提供统一的、可恢复的结构化压缩机制。

这是值得继续改进的地方。

但我们不会为了缩短输出，简单地丢弃可能重要的信息。被省略的内容应当能够找回，错误诊断不能被隐藏，优化是否有效也应当用完整任务的实际成本和成功率验证。

## 为什么不自动选择模型？

这是有意的产品选择。

不同模型在成本、速度、上下文长度和行为上存在差异，但没有一个可靠的规则能够保证：某类任务一定应该交给某个模型。

同一个任务在不同代码库、约束条件和用户偏好下，也可能需要完全不同的能力。

因此，Cetas 让你决定使用哪个模型，以及使用什么推理强度。我们可以帮助你了解模型的能力和成本，但不会在每次提问时擅自替换它。

Cetas 应该优化你选择的模型如何工作，而不是替你决定应该使用哪个模型。

## 我还能使用 Caveman 吗？

可以。如果你喜欢 Caveman 简短直接的回复风格，可以只安装它的 Skill：

```sh
npx skills add JuliusBrussee/caveman
```

安装后可在 Cetas 的 `/skills` 中检查，通过 `/caveman` 按需启用。

这与安装 Caveman 的完整 Proxy 不同：Skill 主要调整回复风格，不会自动启用工具结果压缩等运行时优化。

你可以根据需要使用它，不必等待 Cetas 内置相同的风格。

## 不安装 Caveman，会错过明显的成本节省吗？

这取决于你的实际工作。

如果任务主要涉及多次文件搜索、代码检查或程序化数据处理，Cetas 已有的 `run_code`、子代理和上下文管理可以减少部分冗余开销。

如果任务经常产生大量日志、JSON 或测试输出，Caveman 的工具结果压缩可能有额外价值。这也是 Cetas 仍需要改进的地方。

但压缩后的文本变短，不代表整次任务一定更便宜。若模型因缺少关键信息而重新读取文件、重复运行命令，最终成本可能反而增加。

我们的目标不是让每一条工具输出尽可能短，而是让 Cetas 在不牺牲任务质量的前提下，减少不必要的 Token 消耗。

这也是为什么 Cetas 不直接打包 Caveman，却会继续吸收其中有价值的技术思路。

Source: https://colmugx.github.io/cetas/faq/why-doesnt-bundle-caveman/index.mdx