从本地 LLM 到自主 Agent：构建真正守规矩的 AI 开发工具

文章讨论 LLM 驱动的开发工具常见的失控问题，例如修改不该改的文件、调用不存在的 API 或生成递归自我修改的子 Agent，并指出聊天机器人与可执行自主 Agent 的差距在于架构纪律而非模型智能。内容按模型选择、编排、护栏执行、工具使用协议和生产部署展开，把 Agent 视为系统组件而非黑盒。

AI推荐理由 文章聚焦本地 LLM 驱动的自主开发工具如何通过架构约束保持行为可控，涵盖模型选择、编排、护栏执行、工具使用协议和生产部署，属于开发者可复用的工程模式总结；但为个人博客转载，缺少可验证的基准或实测数据，观点性较强。