很多 MCP 演示只有一次工具调用；真实任务更像：创建项目 → 读取项目 ID → 导入素材 → 把 clip ID 交给下一步 → 导出 → 交付。 普通 agent 每完成一步，都要把结果带回模型，再让模型把 ID 填进下一次调用。Tura 的 command_run Macro 想解决的是这段“交接”：一次描述依赖图，前一步成功产生的变量给后一步在运行时解析；没有依赖的命令可以一起执行。 公开的电商广告工作流里，两边都通过同样 5 项检查、交付相同结果。Tura Direct 用 3 次模型请求，对照为 11 次；总 token 是 56,372 对 262,915 （少 78.6%）。有意思的是 MCP 调用不是更少，而是 11 对 9：省下的是把累计上下文反复送回模型的成本，不是少干活。 依赖链更长时，Macro 内每保留一次交接，就少一次模型重入，所以这部分节省会累积；但不是所有任务都严格线性，缓存、重试和任务结构都会影响结果。 完整 trace 、基准边界和变量继承规则： https://turaai.net/blog#what-we-learned...