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在 2024 年和 2025 年的大部分时间里，“Agent”更多还是一个演示概念。而到了 2026 年，它已经成为云账单中的一个独立成本项。

如今，几乎所有主流模型提供商都采用按 #Token# 计费的模式。输入 Token、输出 Token、缓存 Token、推理 Token、工具调用 Token……统统都要计费。虽然单位 Token 的价格已经下降，但自主智能体消耗的 Token 数量却增长了一个数量级。

因此，现在需要思考的问题已经不再是：“模型每百万 Token 的价格是多少？”而是：“我的系统架构，每处理一次用户请求到底要花多少钱？”

本文要介绍的，正是一套专门为回答这个问题而设计的架构。同时，它也不会牺牲企业级场景真正需要的安全能力。这套参考架构来自 BYOT_Dev 项目仓库：一个由四个智能体组成的软件开发生命周期（SDLC）流水线：需求分析 → 代码生成 → 测试 → 部署，它运行在 #AKS# 之上，每个 Agent 都被隔离在独立的 Kata MicroVM 中，每个 Agent 通过 #MCP# 向 #GitHub Copilot# Chat 暴露工具能力，所有 #Agent# 共享一个运行在集群内部的小语言模型服务端点，模型服务由 #AI Runway# 提供。