Devika项目中Token使用统计的设计优化

概述

在Devika项目开发过程中，Token使用统计功能的实现方式经历了一次重要的架构优化。本文将详细分析原有实现的问题、优化方案的设计思路以及最终的技术实现。

原有实现的问题

项目最初采用了一个全局变量TOKEN_USAGE来统计Token使用量，这种方式存在几个明显的架构缺陷：

1. 全局状态管理问题：全局变量破坏了代码的模块化和可测试性
2. 会话隔离不足：无法区分不同会话的Token使用情况
3. 状态一致性风险：全局变量在多线程环境下可能存在并发问题

优化方案设计

新的设计方案将Token使用统计整合到AgentState状态管理中，这样做带来了以下优势：

• 状态集中管理：所有Agent相关状态统一维护
• 会话隔离：每个会话独立统计Token使用量
• 线程安全：通过状态管理机制保证并发安全

技术实现细节

状态结构设计

在AgentState中新增了token_usage字段：

{
    # ...其他状态字段
    "token_usage": 0,  # 初始化为0
    "timestamp": "2024-03-21 14:30:00"
}

统计逻辑重构

1. 移除了全局变量TOKEN_USAGE
2. 在LLM调用处增加状态更新逻辑
3. 通过状态管理接口统一维护Token计数

API接口调整

Token使用统计API改为从状态管理中获取数据：

@app.route("/api/token-usage", methods=["GET"])
def token_usage():
    current_state = agent_state.get_current_state()
    return jsonify({"token_usage": current_state["token_usage"]})

架构意义

这次优化体现了几个重要的架构设计原则：

1. 单一职责原则：状态管理职责集中到专门模块
2. 开闭原则：扩展Token统计功能而不修改原有架构
3. 依赖倒置原则：高层模块不依赖低层实现细节

总结

Devika项目通过将Token使用统计从全局变量迁移到状态管理系统，显著提升了代码的可维护性和系统的可靠性。这种架构演进过程展示了如何通过持续重构来改善软件设计质量，为类似AI代理项目的状态管理提供了有价值的参考案例。