从全面放开AI研发，到Token成本暴涨失控，老板心态直接绷不住

放开AI自主研发后，Agent自动循环、长上下文堆积、无边界试错，短短一周账单直接冲高，从提效红利变成成本烫手山芋。

失控核心痛点

1. 无管控放开使用，没有执行步数、会话时长上限
2. Loop自主迭代容易陷入无效重试，Token滚雪球式消耗
3. 全盘读取项目文件，日志、缓存、依赖包造成大量无效输入
4. 所有任务统一调用高价大模型，轻重任务混跑，算力浪费严重

紧急止损动作

1. 临时收紧会话权限，单一任务闭环后新建会话，清理冗余上下文
2. 给Agent加上循环熔断：最大执行步数、重复动作检测、超时强制终止
3. 配置目录白名单，禁止扫描无关文件，砍掉无效Token输入
4. 模型分层调度，简单查询、摘要下沉轻量模型，旗舰模型只做核心开发

长效管理思路

从「无限制放开AI干活」，转向「定边界、定流程、沉淀Skill资产」，把反复试错的消耗，变成可复用的固定工作流，实现可控提效。

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