Agent 事件拦截器：千次判断成本 1 毛钱

Multi-Agent 架构的通病是事件风暴：每个子 Agent 都往主模型塞消息，token 费用和延迟双双爆炸。之前的解法要么是手写硬规则（维护地狱），要么是全量走 LLM 判断（贵）。这个项目的巧处在于两层过滤：25% 噪音被微秒级硬规则直接掐掉，剩余 75% 走带缓存的轻量 judge，70% token 命中前缀缓存。

跟 CrewAI、AutoGen 的原生调度比，Agent Chief 不绑定框架，3 行代码接入现有系统是它最大的工程友好度。跟专门做路由的 Semantic Router 比，它的优势是支持事件合并和记忆化，不是简单做分类转发。

如果你已经在用 LangGraph 或自研 Agent 系统，且月 LLM 账单超过 500 美元，这个项目值得作为基础设施层试跑。注意它目前 stars 243 尚早，生产环境需要自己做稳定性兜底。