代理部署需要支出门禁、身份链和经过测量的本地运行路径
今天最强的信号在运行层面：大型语言模型（LLM）代理需要针对资金、身份和执行的硬门禁。Donobu、Kortex 和 Aion 显示了测试、本地推理和桌面领域的分布。证据主要来自 RFC、软件包和产品报告；Kortex 给出了最清楚的数字。
主题概况
LLM budgets
智能体执行边界
智能体团队可以在故障会变贵的位置加入具体运行控制：为 LLM 请求做调用前成本预留，在 RAG chunk 或工具调用到达模型前做确定性授权，以及为消费级 GPU 硬件上的 out-of-core 本地推理设置一条范围明确的 Windows 基准测试。