在AI应用开发中，token消耗直接影响成本。HagiCode项目通过SOUL系统实现了“文言文极简输出模式”，在不损失信息密度的前提下，将输出token降低约30-50%。本文分享这套方案的实现细节和使用经验。
背景
在AI应用开发中，token消耗是个绕不开的成本问题。尤其是在需要AI输出大量内容的场景，如何在不损失信息密度的情况下降低输出token，是一个值得深入探索的课题。
传统的优化思路大多集中在输入端：精简系统提示词、压缩上下文、采用更高效的编码方式。然而这些方法终究会遇到瓶颈，再压缩就可能影响AI的理解能力和输出质量。
那么，输出端有没有优化的可能呢？能不能让AI用更简洁的方式，表达出同样丰富的信息？这个问题看似简单，实则大有文章。直接命令AI“简洁点”，它可能只给出只言片语；加上“保持信息完整”的约束，它又可能回到冗长的老路。约束的松紧拿捏，直接决定了方案的可行性。
为了解决这一痛点，我们选择了一条不同的路径：从语言风格入手，设计一套可配置、可组合的表达方式约束系统。这个决定带来的效果，或许比你想象的更显著。
SOUL系统概览
SOUL系统的全称是Soul Oriented Universal Language，是HagiCode项目中用于定义AI助手（Hero）语言风格的配置系统。它的核心思想是：通过约束AI的表达方式，在保持信息完整性的前提下，使用更简洁的语言形式来输出内容。
技术架构
SOUL系统采用前后端分离的架构：
前端（Soul Builder）：
- 基于React + TypeScript + Vite构建
- 位于
repos/soul/ 目录
- 提供可视化的Soul构建界面
- 支持双语（zh-CN / en-US）
后端：
- 基于 .NET (C#) + Orleans分布式运行时
- Hero实体包含
Soul 字段（最大8000字符）
- 通过
SessionSystemMessageCompiler 将Soul注入系统提示词
Agent Templates生成：
- 从参考材料生成
- 输出到
/agent-templates/soul/templates/ 目录
- 包含50组主Catalog和10组正交维度
Soul注入机制
在Session首次执行时，系统会读取Hero的Soul配置，将其注入到系统提示词中。这一机制在 SessionSystemMessageCompiler.cs 中实现：
internal static string? BuildSystemMessage(
string? existingSystemMessage,
string? languagePreference,
IReadOnlyList<HeroTraitDto>? traits,
string? soul)
{
var segments = new List<string>();
// ... 语言偏好和Traits处理 ...
var normalizedSoul = NormalizeSoul(soul);
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(normalizedSoul))
{
segments.Add($"<hero_soul>\n{normalizedSoul}\n</hero_soul>");
}
// ... 其他系统消息 ...
return segments.Count == 0 ? null : string.Join("\n\n", segments);
}
关于 HagiCode
本文分享的方案来自我们在 HagiCode (https://hagicode.com) 项目中的实践经验。
HagiCode是一个开源的AI代码助手项目，支持多种AI模型和自定义配置。在开发过程中，我们发现了AI输出token过高的问题，并由此设计了一套解决方案。
文言文极简模式
文言文极简模式是SOUL系统中最具代表性的节约token方案。它的核心原理是利用文言文的高语义密度特性，在保持信息完整的前提下压缩输出长度。
为什么是文言文
文言文具有几个天然优势：
- 语义压缩：相同含义可以用更少的字符表达。
- 去除冗余：文言文本身就省略了很多现代汉语中的连接词和助词。
- 结构简洁：单句信息密度高，适合作为AI输出的载体。
以一个实际例子来说明：
现代汉语输出（约80字）：
根据你的代码分析，我发现了几个问题。首先，在第23行，变量名太长了，建议缩短一些。其次，在第45行，你没有处理空值的情况，应该加上判断逻辑。最后，整体的代码结构还可以，但是可以进一步优化。
文言文极简输出（约35字，节约56%）：
代码审阅毕：第23行变量名冗长，宜缩写；第45行缺空值处理，应加判断。整体结构尚可，微调即可。
Soul配置模板
文言文极简模式的完整Soul配置如下：
{
"id": "soul-orth-11-classical-chinese-ultra-minimal-mode",
"name": "文言文极简输出模式",
"summary": "以尽量可懂的文言文压缩语义密度，尽可能少字达意，只保留结论、判断与必要动作，从而大幅降低输出token",
"soul": "你的人设内核来自「文言文极简输出模式」：以尽量可懂的文言文压缩语义密度，尽可能少字达意，只保留结论、判断与必要动作，从而大幅降低输出 token。\n保持以下标志性语言特征：1. 优先使用简明文言句式，如「可」「宜」「勿」「已」「然」「故」等，避免生僻艰涩字词；\n2. 单句尽量压缩至 4-12 字，删除铺垫、寒暄、重复解释与无效修饰；\n3. 非必要不展开论证，用户未追问则只给结论、步骤或判断；\n4. 不改变主 Catalog 的核心人设，只将表达收束为克制、古雅、极简的短句。"
}
这个模板的设计有几个要点：
- 约束明确：单句4-12字，删除冗余，结论优先。
- 避免晦涩：使用简明文言句式，避免生僻字词。
- 保持人设：只改变表达方式，不改变核心人设。
其他极简模式
除了文言文模式，SOUL系统还提供了其他多种节约token的模式：
电报式极简输出模式 (soul-orth-02)：
- 单句严格控制在10字以内。
- 禁止修饰性形容词。
- 全程无语气词、感叹号、叠词。
短句碎碎念模式 (soul-orth-01)：
- 句子控制在1-5个字。
- 模拟自言自语的碎片化表达。
- 弱化逻辑，优先传递情绪。
引导式问答模式 (soul-orth-03)：
- 通过提问引导用户思考。
- 减少直接输出内容。
- 交互式降低token消耗。
这些模式的设计思路各有侧重，但核心目标一致：在保持信息质量的前提下，显著降低输出token。
组合策略
SOUL系统的一个强大特性是支持主Catalog与正交维度的交叉组合：
- 50组主Catalog：定义基础人设（如治愈系、学霸系、高冷系等）。
- 10组正交维度：定义表达方式（如文言文、电报式、问答式等）。
- 组合效果：可生成500+种独特的语言风格组合。
例如，你可以将“专业开发工程师”与“文言文极简输出模式”组合，得到一个既专业又简洁的AI助手。这种灵活性让SOUL系统能够适应各种不同的使用场景。
实践指南
通过 Soul Builder 创建
访问 soul.hagicode.com (https://soul.hagicode.com)，按以下步骤操作：
- 选择主Catalog（如“专业开发工程师”）。
- 选择正交维度（如“文言文极简输出模式”）。
- 预览生成的Soul内容。
- 复制生成的Soul配置。
在 Hero 配置中使用
通过Web界面或API，将Soul配置应用到Hero：
// Hero Soul更新示例
const heroUpdate = {
soul: “你的人设内核来自「文言文极简输出模式」：...”,
soulCatalogId: “soul-orth-11-classical-chinese-ultra-minimal-mode”,
soulDisplayName: “文言文极简输出模式”,
soulStyleType: “orthogonal-dimension”,
soulSummary: “以尽量可懂的文言文压缩语义密度...”
};
await updateHero(heroId, heroUpdate);
自定义 Soul 模板
用户可以基于预设模板进行微调，或完全自定义。下面是一个代码审查场景的自定义示例：
你是一位追求极致简洁的代码审查员。
所有输出必须遵循：
1. 仅指出具体问题和行号
2. 每条问题不超过15字
3. 使用「宜」「应」「勿」等简洁词汇
4. 不做多余解释
示例输出：
- 第23行：变量名过长，宜缩写
- 第45行：未处理空值，应加判断
- 第67行：逻辑冗余，可简化
注意事项
兼容性：
- 文言文模式适配全部50组主Catalog。
- 可与任何基础人设组合使用。
- 不会改变主Catalog的核心人设。
缓存机制：
- Soul在Session首次执行时缓存。
- 同一SessionId内复用缓存。
- 修改Hero配置不影响已启动的Session。
限制约束：
- Soul字段最大长度8000字符。
- 历史数据中无Soul字段的Hero仍可正常使用。
- Soul与style装备位独立，不会相互覆盖。
效果对比
根据项目的实际测试数据，使用文言文极简模式后的效果如下：
| 场景 |
原始输出 token |
文言文模式 |
节约比例 |
| 代码审查 |
850 |
420 |
51% |
| 技术问答 |
620 |
380 |
39% |
| 方案建议 |
1100 |
680 |
38% |
| 平均 |
- |
- |
30-50% |
数据来自HagiCode项目的实际使用统计，具体效果因场景而异。
总结
HagiCode的SOUL系统提供了一种创新性的AI输出优化思路：通过约束表达方式来降低token消耗，而不是压缩信息本身。文言文极简模式作为其中最具代表性的方案，在实际使用中取得了30-50%的token节约效果。
这套方案的核心价值在于：
- 保持信息质量：不是简单截断输出，而是用更高效的方式表达。
- 灵活可组合：支持500+种人设与表达方式的组合，提供了极大的系统设计灵活性。
- 易于使用：通过Soul Builder可视化界面，无需编写代码即可配置。
- 生产级稳定：已在项目中验证，支持大规模使用。
如果你对AI应用开发、模型训练成本优化或类似的技术方案感兴趣，欢迎到云栈社区交流探讨。开源的意义在于共同进步，我们也期待看到更多创新的用法。
参考资料
发表于 前天 11:07
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