Es gab keine Obergrenze. Ein Agent in einer Schleife — etwa durch gegenseitige
send_message-Aufrufe — konnte unbeaufsichtigt Guthaben verbrennen; die
Credits-Anzeige war rein informativ.
Verbrauchsdaten in der Datenbank
Voraussetzung dafuer ist eine belastbare Erfassung. Bisher lag der Verbrauch in
TokenUsage.json: Bei JEDEM Agenten-Lauf wurde die gesamte Datei geladen, ergaenzt
und neu geschrieben, unter einem globalen Lock. Das waechst quadratisch und ist
der eigentliche Engpass bei vielen Agenten — unabhaengig davon, welche Datenbank
darunter liegt.
RunUsage liegt jetzt in einer eigenen Tabelle mit Ortsdatum, damit ein Tagesbudget
der Wahrnehmung des Benutzers folgt und die Abfrage ohne Zeitzonenrechnerei
auskommt. Betraege werden als Text abgelegt und als decimal gelesen: Ueber REAL zu
gehen wuerde bei Cent-Betraegen Rundungsfehler einsammeln, die sich ueber tausende
Laeufe summieren. Ein Test weist das mit 1000 Buchungen zu je 0,0001 USD nach.
BudgetGuard
Zwei Arten von Grenzen, weil sich Kosten nicht immer beziffern lassen: Liefert der
Anbieter fuer ein Modell keine Preise, greift die Kostengrenze nicht — die
Token-Grenze dagegen immer. Wer sich absichern will, setzt beide. Ist die Summe
wegen fehlender Preise unvollstaendig, steht das in der Begruendung; sonst wirkte
ein niedriger Verbrauch wie ein noch offener Spielraum.
Grenzen gibt es je Agent und je Instanz. Geprueft wird vor der ersten Anfrage,
damit ein erschoepftes Budget gar nichts mehr kostet. Neuer Endzustand
BudgetExceeded.
Nebenbei: Der Namespace Usage kollidierte mit der gleichnamigen Modellklasse fuer
Token-Angaben und heisst jetzt Accounting.
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OpenRouter-Schluessel, Datenbank-Verbindungszeichenfolgen samt Passwort,
Mail-Zugangsdaten und das Telegram-2FA-Passwort lagen im Klartext in
AgentSettings.json und InstanceSettings.json. Wer die Dateien lesen konnte — ein
Backup, eine Dateifreigabe, ein versehentlicher Commit — hatte alle Zugaenge.
SecretProtector nutzt DPAPI im Benutzerkontext: Die Werte lassen sich nur vom
selben Windows-Benutzer auf demselben Rechner lesen. Das schuetzt gegen
Weitergabe der Datei, nicht gegen einen Angreifer, der bereits als dieser
Benutzer laeuft — fuer einen lokal laufenden Dienst die angemessene Stufe.
Verschluesselte Werte tragen ein Praefix. Dadurch bleibt Klartext aus bestehenden
Konfigurationen lesbar und wird beim naechsten Speichern automatisch uebernommen;
vorhandene Installationen laufen ohne Zutun weiter.
Ein Wert, der sich nicht entschluesseln laesst — etwa nach Benutzer- oder
Rechnerwechsel — wird gemeldet statt stillschweigend als Klartext
durchgereicht. Sonst ginge ein unbrauchbarer Schluessel an die API und der
Fehler waere schwer zuzuordnen.
ConfigSecrets entscheidet anhand der Feldnamen, welche Werte betroffen sind. Das
ist noetig, weil die Tool-Konfiguration ein freies Woerterbuch ist. Beim Speichern
werden die Werte nur fuer den Schreibvorgang verschluesselt und danach wieder
entschluesselt, damit die laufende Instanz weiterarbeiten kann.
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T1 — Prompt-Caching. Bisher wurde bei jedem Schritt eines Runs der komplette
Prompt neu berechnet, inklusive Tool-Definitionen und System-Prompt, die sich nie
aendern. Bei zehn Schritten und einem 15k-Praefix sind das 150.000 statt 15.000
Eingabe-Tokens.
ChatMessage bekommt dafuer einen eigenen JsonConverter: Der Inhalt geht weiterhin
als String raus, bei gesetztem CacheBreakpoint jedoch als Blockarray mit
cache_control. Beim Lesen werden beide Formate akzeptiert, damit bestehende
ChatContext.json weiter geladen werden koennen.
PromptCache setzt zwei Breakpoints: einen auf den System-Prompt (deckt
Tool-Definitionen und System-Prompt ab) und einen rollierenden auf die letzte
Nachricht mit Inhalt. Vorherige Markierungen werden vorher entfernt, damit sie
sich nicht ansammeln. Aktivierung ueber promptCaching: auto (Default, aktiv fuer
Modelle mit Unterstuetzung), on oder off.
Der wichtigste Test dazu prueft die Praefix-Stabilitaet: Der System-Prompt muss
ueber alle Schritte zeichengleich serialisiert werden. Ein einziger Zeitstempel
darin wuerde den Cache still verwerfen — die Kosten blieben unveraendert, ohne
dass es irgendwo auffiele.
T9 — Usage liest prompt_tokens_details.cached_tokens; die Zahl wird bis in
AgentRunResult durchgereicht. Ohne sie liesse sich die Wirkung nicht belegen.
T2 — Tool-Ergebnisse werden jetzt zentral in ExecuteToolCallAsync gekappt
(maxToolResultChars, Default 16.000). Bisher konnte ein einzelner WebFetch mit
dem 512-KB-Standardlimit rund 130.000 Tokens in EINER Antwort erzeugen; die
Compaction griff erst danach, bezahlt war der Request laengst.
T3 — Die Zusammenfassung beim Kompaktieren laeuft ueber ein konfigurierbares
summaryModel (Default gemini-2.5-flash) statt ueber das teure Agentenmodell.
B4 — AgentRunResult fuehrt Prompt- und Completion-Tokens getrennt; die
Kostenanzeige schaetzte bisher 50/50, real liegt das Verhaeltnis eher bei 95:5.
Die veraltete Preistabelle bleibt offen.
Neue Einstellungen sind im PropertyGrid sichtbar und werden vom AgentEditor bei
neuen Agenten mitgeschrieben.
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B1 — Die Compaction behielt blind die letzten 6 Nachrichten. Fiel diese Grenze
mitten in eine Tool-Sequenz, entstand eine tool-Antwort ohne zugehoerigen
assistant-tool_call; die API lehnt das mit HTTP 400 ab. FindSafeTailStart
verschiebt die Grenze jetzt rueckwaerts auf eine Blockgrenze.
B14 — Bei Konversationen mit hoechstens 6 Nachrichten enthielt der Tail auch die
system-Nachricht, die anschliessend ein zweites Mal angehaengt wurde. Ergebnis
war ein doppelter System-Prompt und eine duplizierte Konversation — die
Compaction vergroesserte den Kontext, statt ihn zu verkleinern. Der Tail beginnt
nun grundsaetzlich hinter dem System-Prompt; liegt davor nichts Nennenswertes,
wird die Kompaktierung uebersprungen. Gefunden durch den Property-Test.
Nebeneffekt: Zusammengefasst wird nur noch der Teil, der tatsaechlich wegfaellt.
Der Tail bleibt woertlich erhalten und musste bisher doppelt bezahlt werden.
B3 — maxTokens zaehlte kumulativ ueber alle Schritte, wurde aber wie eine
Kontextgrenze konfiguriert. Da jeder Schritt den vollen Kontext erneut sendet,
brach ein Chat mit 20k Kontext nach vier Schritten ab. Aufgeteilt in
maxCumulativeTokens (Kostenbudget, Default 500k) und maxContextTokens
(Kontextgroesse). Alte Konfigurationen werden beim Laden migriert, die
Fehlermeldungen unterscheiden jetzt Schritt- und Kostenlimit.
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Richard