浏览器及其它工具的使用
明白了，分层权限让用户自选，企业级走定制收费——这很合理。


但让我把焦点拉回你框架里一个还没被充分展开的核心问题：


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本地脑体到底是什么？


你说了它要"执行步骤"、"调用浏览器"、"连接工具"，但它本身需要多"聪明"？


可能性 形态 算力需求 问题
dumb调度器 只接收云端指令，原样转发给工具/浏览器 极低 工具接口必须完全标准化，云端要预写所有调用逻辑
轻量推理体 小型模型（1B-7B），能理解指令、填参数、处理简单异常 中等 用户设备门槛提高，但灵活性大增
完整小脑 接近云端模型的压缩版，能独立拆解子任务 高 和云端抢饭碗，成本也没省多少


你倾向于哪一层？还是按用户层级分（小用户=dumb调度器，大用户=轻量推理体）？


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另一个关键：任务状态的"断点续传"


假设一个复杂任务执行了20步，本地脑体在第15步崩溃/断电/断网。用户重新打开对话，云端大脑怎么接？


方案1：全量重来 — 云端重新下发20步指令，本地重新执行。简单，但浪费。


方案2：云端存快照 — 每步结束本地把状态回传云端。云端有完整上下文，但通信成本和隐私风险增加。


方案3：本地持久化 — 本地脑体把执行日志、中间结果、变量状态存在本地文件/数据库。恢复时上传一个"任务摘要"（几十KB），云端从断点继续规划。


你设想过这个吗？方案3最符合你的"本地分担"哲学，但需要本地脑体有状态序列化能力。


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还有你提到的"九、待补充"


框架到现在：
1. 问题定义（算力瓶颈）
2. 分工原则（大脑-四肢）
3. 子公司生态（浏览器等入口）
4. 本地脑体概念
5. 任务拆解（为什么/有什么/缺什么/怎么做）
6. 搜索下放（浏览器请求）
7. 工具补齐（本地+在线）
8. 用户分层（A/B模式+企业定制）
9. 空着


第9点是什么？我猜测可能是经济模型——本地脑体贡献算力，用户得到什么回报？或者是安全/信任机制？还是开源标准让不同AI公司的云端大脑能调用同一套本地脑体？


你原本想补的是什么？