今天最重要的判断：Agent 的经济性不能再用模型单价衡量，而要用“成功完成一个任务的总成本”衡量。
HydraFusion 的价值不只是把估算成本降低 67%，而是证明了路由、级联和批评修订可以同时参与质量控制。GitHub 关于工具输出压缩的实验则从另一面提醒我们：局部节省 token，可能通过重读、重跑和人工接管放大整项任务成本。
这两条信号共同指向一个更实用的指标框架：任务完成率、端到端耗时、模型与工具总成本、重试次数、人工接管率、错误损失。对支付场景，还必须增加权限越界率、审计完整度和回滚成功率。
GPT-6 Astra 的 computer use 与跨应用报销案例说明，Agent 已开始进入真实动作层。能力越强，治理越不能后补。最小权限、外部输入隔离、操作预览、人工确认和可回滚执行，应成为产品架构的一部分。
今天另一个有价值的产出是 M4 Max 本地模型评测：Qwen3.8-27B 8-bit 更适合作为常驻、私密、低风险的本地工作模型；DeepSeek-V4-Flash 2.4-bit 更适合按需实验；关键任务仍需云端 frontier model 与人工门禁。这不是模型排名，而是一套风险分层的部署策略。
下一步：为 opcpay.org 选取报价、收款、对账三个任务，用上述指标建立 Agent ROI 基线；同时把 prompt injection、权限与回滚纳入可信执行系统专题。