# KroWork提出LLM应用固化方案

- 来源：meng shao (@shao__meng)
- 发布时间：2026-05-18 08:31
- AIHOT 分数：64
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmpahqu4t0z26slnz20y715ky
- 原文链接：https://x.com/shao__meng/status/2056170673073197413

## AI 摘要

LLM应用层产物形态从chat演进到agent，两者输出均受限于会话，每次运行都需冷启动、重输上下文并消耗token。KroWork推出第三步应用固化，通过将对话编译为本地可执行App，使后续运行完全避免token消耗，实现一次编译后多次调用，提升效率并降低成本。

## 正文

LLM 应用层的产物形态走了三步： chat → agent → ？
chat 给你 text，agent 给你一次 execution trace--但两者的产物都困在 session 里。同一个工作流跑第 100 次，依然是第 1 次的成本：冷启动、重喂上下文、token 重烧一遍。
KroWork 给的第三步答案是应用固化：把会话编译成一个本地可执行的App，而且沉淀为App后，后面再运行就完全不消耗token了，不需要焦虑反复消耗token。
一次对话，一次"编译"，剩下的全是 invoke。