让国产大模型更听话：开源中间件Governor，降低44%无效Token消耗

针对国产大模型API价格低廉但在Agent应用中易陷入死循环、狂刷Token的痛点，开发者推出了一款名为Governor的底层行为干预系统。该系统将AI复杂动作解码为探索、执行、规划、验证四个维度，像守护进程一样实时监控，一旦检测到异常（如无效搜索或未测试改代码）即通过轻量级Hook进行干预。实测显示，该机制使Agent任务成功率提升6.2%，并削减44%无意义Token消耗，目前已开源。