驾驭效应：编排设计如何设定企业智能体AI的代币经济学
英文标题：The Harness Effect: How Orchestration Design Sets the Token Economics of Enterprise Agentic AI
当前智能体AI开发普遍采用“代币最大化”策略，通过更长的推理链、更多交互轮次、更重的工具负载和更大的重放上下文来换取能力，导致单任务代币消耗增速远超任务价值提升。尽管代币单价下降暂时掩盖了总成本上升，但编排设计已成为决定代币经济效率的关键变量。该研究指出，优化编排架构而非单纯堆叠模型算力，是控制企业AI成本、提升可持续性的根本路径，对开发者架构选型与系统设计具有重要指导意义。
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摘要
当今的智能体AI开发遵循着“代币最大化”逻辑：用代币去购买能力——更长的推理轨迹、更多的对话回合、更宽泛的工具载荷、更大的重放上下文——结果便是每次任务消耗的代币量增长得比任务价值本身还要快。持续下降的代币单价掩盖了这一趋势……
BibTeX 格式引用
bibtex @article{arXiv:2607.06906, title={The Harness Effect: How Orchestration Design Sets the Token Economics of Enterprise Agentic AI}, author={}, journal={arXiv preprint arXiv:2607.06906}, year={2026} }
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