Torin 网关为你的 AI Agent 提供实时意图漂移监控、自动纠偏与智能 Token 节省，让每一次推理都走在正确的轨道上。
Torin 自研的意图追踪引擎，通过语义向量持续监测 Agent 输出与原始任务的关联度。当检测到偏离时，可立即发出告警或自动注入纠偏指令，确保 Agent 始终在正确轨道上执行。
内置多种优化策略：工具输出压缩、语义过滤、历史对话滑动窗口折叠。精准识别并剔除与任务无关的内容，在保持上下文完整性的同时显著降低 Token 消耗，帮助您节省可观的 LLM 调用开销。
提供统一的 OpenAI 兼容 API 接口，前提需用户提供 Codex, Claude Code, Cursor, Trae 等agent所需接入的模型api服务。只需修改agent中接入LLM模型的 base_url，即可为您的 Agent 框架加装防护。未来Torin会提供统一购买 LLM 厂商的 API 额度服务。
仪表盘实时展示请求量、漂移次数、Token 节省量及订阅状态。审计中心支持显示漂移记录，让 Agent 行为了如指掌。
Torin 网关为你的 Agent 提供「检测 + 纠偏」双重保险：
检测：网关持续追踪 Agent 的执行路径与原始任务目标之间的语义关联度。一旦发现 Agent 偏离任务（例如走错方向、执行无关操作、在错误的轨道上反复打转），立即识别并记录为一次「漂移」。
纠偏：检测到漂移后，网关会自动向 Agent 注入纠偏指令，把它拉回正确的任务轨道；你还可以在审计中心回看每一次漂移记录，让 Agent 的行为完全透明、可控。
很多用户担心 Token 优化会影响 Agent 的工作质量，Torin 的优化是「无损」的：
只删无价值内容：网关通过自研的检测算法实现只压缩冗长的工具输出、过滤与任务无关的闲聊、折叠过时的历史消息，绝不会改动任何与任务相关的关键信息。
保留任务核心：所有对完成任务有意义的上下文都会被完整保留，Agent 的推理能力和输出质量完全不受影响。
效果可量化：仪表盘实时展示节省的 Token 数量，每一分优化带来的成本降低都看得见。