第10篇：Vibe Coding时代：LangGraph 生产级安全与成本控制，解决 Agent 误操作、无限循环和 Token 失控问题一、问题场景：Agent Demo 很酷，但一跑生产成本和风险都失控前面几篇我们已经把 LangChain + LangGraph 的 Coding Agent 做到了比较完整的形态：能分析需求能生成代码能写入文件能执行测试能做代码审查能接入 FastAPI 服务能做日志和 Trace但是当我准备把它接到真实项目环境时，马上遇到一个非常工程化的问题：Agent 能力越强，风险越大。最典型的问题有几个：1. 用户输入太长，Prompt 直接爆上下文 2. Agent 审查失败后无限重试，Token 消耗暴涨 3. Agent 调用工具太频繁，服务成本失控 4. Agent 尝试读取 .env、config.py 等敏感文件 5. Agent 执行 Shell 命令时没有边界 6. RAG 检索内容过多，导致每次请求都很贵 7. 没有限流，一个用户并发请求打爆服务很多 Agent 项目 Demo 看着不错，但一到生产