AI 工作流程需要為其實際工具與並行處理配置資源，並具備在模型之外仍可強制執行的權限。遠端推論與本機推論會導致不同的 CPU、記憶體、儲存與 GPU 決策。
先確定工作內容，再選擇機器
AI 工作節點結合了模型與負責接收任務、蒐集脈絡及呼叫工具的軟體。排程文件分類器、內部搜尋助理與瀏覽器驅動的工作流程各有不同的運作需求。請寫下輸入、預期輸出、可能接觸的系統，以及由人員核准重大動作的環節。這份簡短規格對主機的說明，比「代理」這個標籤更有用。
從一項可重複的工作與權限狹窄的帳戶開始。負責草擬回覆的工作節點所需權限，應低於負責送出回覆的工作節點。請在應用程式中將這些階段分開。伺服器應支援已核准的工作流程，而不應把每一道生成的指令都變成可執行的操作。完成的意思是取得經驗證的結果或明確的失敗狀態，而不是無限期執行的迴圈。
將遠端模型與本機模型分開
當模型在外部 API 後方執行時，VPS 主要負責託管佇列、應用程式、工具與持久狀態。其記憶體需求來自這些程序，包括任何瀏覽器或文件解析器。這台機器上的 GPU 不會加速在別處執行的模型。請記錄哪些內容跨越 API 邊界，並獨立於工作節點所在位置來評估該供應商。
本機推論會在預算中增加模型儲存、模型記憶體與執行環境相容性。Ollama 等推論工具會揭露 CPU 或 GPU 配置與並行請求的相關資訊。請一併測試所選模型、脈絡長度與並行處理。較大的脈絡或更多同時執行的工作可能提高記憶體需求；單憑模型檔案大小是不完整的規模評估方法。在選擇 GPU 配置之前，請確認執行環境支援的硬體。
| 工作節點模式 | 主要資源問題 | 需審查的邊界 |
|---|---|---|
| 遠端模型 API | 應用程式與工具記憶體 | 傳送給模型供應商的內容 |
| 本機模型 | 模型、脈絡與工作記憶體 | 執行環境與裝置相容性 |
| 瀏覽器工作流程 | 瀏覽器程序與暫存檔案的尖峰用量 | 網頁內容與允許的動作 |
測量具代表性的佇列
準備一組包含正常與異常大量輸入的任務。測量尖峰記憶體、處理經過時間、暫存儲存與外部呼叫次數。納入失敗案例：無法使用的 API、格式錯誤的文件與工具逾時。這些測量是針對你軟體的規劃練習，不是 SwissOctet 方案的基準測試或效能承諾。
設定作用中工作的數量上限與最長執行時間。將無法安全啟動的工作排入佇列，並以可預測的方式拒絕超載。對每次失敗都立即重試，可能同時放大伺服器壓力與 API 支出。請採用有界的重試政策，以及可防止同一項已完成動作被套用兩次的識別碼。在工作執行期間，為作業系統、監控與維護保留容量。
賦予工具的權限應低於工作節點的企圖
提供給模型的文件與網頁可能含有意圖重新導向模型的指令。請將擷取到的內容視為輸入，而非操作權限的來源。OWASP 關於提示注入的指引建議採取多層控制，包括限制工具，以及在敏感動作周圍加上檢查。請把權限放在工具實作與作業環境中，讓模型無法透過回應改寫它們。
為不同工作使用不同憑證，且只能存取各自所需的記錄或目錄。優先使用結構化參數，而非模型生成的 shell 指令。驗證檔案目的地與對外目標。對於傳送訊息、發布變更或修改重要記錄，要求明確的核准邊界。唯讀研究型工作節點與正式環境管理員，不應僅因兩者都執行在同一台主機上，就繼承相同的憑證。
明確保留資源控制與復原機制
容器可以組織相依性與程序邊界，但需要刻意設定。Docker 說明容器預設沒有資源限制。請設定適當的記憶體與 CPU 限制，在支援的情況下使用非特權程序，並只掛載所需的資料。請限制模型端點與管理介面的存取，而不是單純為了方便初步測試就將其暴露。
將任務狀態與暫存工作檔案分開持久保存。記錄足夠的資訊，以便在重新啟動後辨識已完成的工作，同時不必永遠保存每一個提示。保護憑證，避免出現在日誌與生成的產物中。為輸入、輸出與診斷資料定義保留期限。復原測試應重新啟動工作節點，並驗證未完成的工作能安全繼續、已完成的工作維持完成，且失敗對操作人員保持可見。
讓首次部署成為驗收測試
在授予更廣泛的存取權之前，先以合成或已核准的樣本資料執行範圍狹窄的工作流程。檢查有用的輸出、權限、佇列行為，以及從相依性失敗中復原的能力。觀察整個流程，包括瀏覽器子程序與資料下載。若模型在本機執行，測試中應包含冷啟動與預定的並行請求數量。
一般工作節點可將 Vector 或 Pulse 作為規格候選清單，只有在推論執行環境需要合適的 GPU 資源時，才比較 Tensor。實際下單前，請確認相容性與供應情況。只有在工作節點的行為可供審查之後，才擴大其權限。目標是提供一項具有明確運作範圍、可測量資源預算，以及可直接停止與復原工作的服務。
您的實用檢查清單。
- 描述一項工作及其核准邊界。
- 將遠端 API 處理與本機推論分開。
- 測量工具、瀏覽器與尖峰並行量。
- 套用時間、資源與權限限制。
- 測試重新啟動時不會重複已完成的動作。
重要細節。
每個 AI 工作節點都需要 GPU 嗎？+
不需要。呼叫遠端模型 API 的工作節點，通常需要的是協調流程與工具的資源。本機推論則有各自的硬體與執行環境需求。
容器能讓自主工作流程變得安全嗎？+
不能。請設定其權限、掛載、網路存取與資源限制，並在模型之外檢查重大工具動作。
將工作節點託管在瑞士，就能讓每個提示都留在當地嗎？+
不能。遠端模型 API 與其他整合服務可能在其他地方處理內容。請明確對應這些相依性。
前往來源。
這些參考資料支持本指南中的技術概念。在變更生產系統之前，請遵循最新文件。
- Docker：資源限制 docs.docker.com
- OWASP：LLM 提示注入防範 cheatsheetseries.owasp.org
- Ollama：執行環境與並行處理常見問題 docs.ollama.com
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