我们之前设想的「强模型规划、弱模型执行」,可能本身就有一些问题。
现在常见的做法,是让前沿模型先读代码、写一份 plan.md,再交给便宜模型执行。听起来很合理,实际却可能更贵,因为执行模型拿到的只是一份几千 Token 的计划,后续要重新读取几十万 Token 的代码,前面的理解过程几乎又要在做一遍。
作者提出的 /prewalk 换了一种交接方式:
先让强模型探索项目、建立 TODO,并完成第一次有效修改。等方案真正接触过代码后,保留整个上下文,直接切换到便宜模型继续完成。
在 SWE-bench Pro 上,这种方式保留了 GPT-5.6 Sol 约 97% 的通过率,同时把成本降低了约 39%。
文章里有句话我很喜欢:交接时应该传递一段走过的轨迹,而不是一份描述旅程的明信片。
这对多 Agent 协作也很有启发。未来模型之间有价值的交接物,可能不只是计划文档,还包括它读过什么、排除了什么、当前做到哪里,以及已经验证过的第一步。
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