長流程 AI 代理不必每一步都依賴昂貴的雲端模型。NVIDIA 的 EdgeWise 是一套 edge-cloud collaboration framework，讓本地 SLM（Small Language Model）先負責解題，遇到需要更強推理能力的關鍵步驟，才選擇性地交由 cloud LLM 處理。
EdgeWise 用 step-level RL（Reinforcement Learning）同時訓練任務執行與自動分工，令代理自行判斷何時需要外援，而且不必在推理階段額外加入另一個決策模型。研究亦以 external judge-based delegation strategy 分析委派時機、分享多少上下文，以及雲端模型應該多久介入一次。
研究發現，雲端智慧需求通常集中在少數關鍵步驟，呼叫次數不一定越多越好；隨機把約 40% 步驟交給雲端，有時已能接近全雲端執行的表現。EdgeWise 在 SWE-Rebench 減少最多 62% inference cost，在 Terminal-Bench 2.1 減少最多 34%，並在本地工作站完成 edge-cloud 測試。
• 本地 SLM 負責主要任務流程
• 只在關鍵步驟委派 cloud LLM
• 以 step-level RL 學習委派決策
• 支援不同 agent harnesses
• 成本較全雲端執行最多低 62%
適合需要處理長流程編程、終端機操作或其他多步驟任務的工作流，尤其適合希望降低 inference cost、又不想完全犧牲模型能力的本地設備。雲端連線、委派判斷和上下文分享方式仍會影響結果，因此它並非完全脫離雲端的方案。