RunawayGuard

实时监控并熔断失控的 AI Agent 调用成本

痛点

开发者做 Agent 时最怕的就是一个循环 bug 或幻觉导致 API 账单爆炸。有人专门做了「AtlasBurn – 知道你的 AI 花在哪，阻止失控的 Agent」，说明 AI 成本失控是真实且紧迫的痛点。现有工具要么只做事后统计，要么只覆盖单一厂商，缺少跨模型的实时熔断。

方案

一个轻量代理层（本地或自托管），拦截 OpenAI/Anthropic/Gemini 等主流 API 请求，实时累计 token 成本，达到预设阈值自动阻断并通知。支持按项目、按 Agent 会话设置预算，提供简单的仪表盘和历史记录。

用户

用 LLM Agent 做产品的独立开发者、小团队、以及跑自动化实验的研究者

MVP

本地 HTTP 代理拦截主流 AI API；按会话/项目累计成本；超预算自动返回 429 并告警；极简 Web 仪表盘；Docker 一键部署

变现

开源核心 + 云端托管订阅；团队版按 Agent 数量或月度调用量收费

为何现在

Agent 类应用爆发，成本失控案例频出；大厂不会专门做「熔断」这种违背自身利益的工具，独立开发者有天然的空隙