如果說當前用戶對各類智能體產品還能達成什么共識，那么這個共識大概率只有一個：貴。
這里的“貴”并不一定意味著模型價格高昂，而是指Agent在實際運行過程中持續產生的Token消耗。當Agent真正進入業務流程，開始承擔數據處理、運營執行、財稅服務等生產任務時，Token成本會隨著任務規模擴大而快速累積。
任務量越大，調用次數越多；調用次數越多，Token成本越高。
對于企業和個人用戶而言，Agent不僅要能夠完成任務，更要能夠以可控的成本持續完成任務。否則，再優秀的能力也很難支撐大規模應用。
但小九想進一步追問：
Agent的成本，真的只能隨著任務量增長而不斷增長嗎？
一、Agent的Token為什么居高不下？
要理解Token消耗的問題，首先需要理解當前主流Agent的運行方式。
目前，大多數Agent采用的是“感知—規劃—執行”的工作模式。每當接收到一個任務，系統都會重新感知環境、分析當前狀態、理解任務目標、制定執行計劃，并根據執行結果持續調整后續動作。
主流Agent工作模式——“感知—規劃—執行”
這種架構具有很強的通用性，能夠應對復雜、多變的任務場景，因此成為行業主流方案。但與此同時，它也帶來了一個天然的問題：Agent會不斷重復已經完成過的思考。
即便面對完全相同的任務，即便昨天剛剛執行成功過，Agent今天依然需要重新理解頁面、重新分析流程、重新規劃步驟，然后才能開始執行。
從結果上看，消耗的是Token；從本質上看，消耗的是重復推理。
對于開放環境中的未知任務而言，這種模式是必要的，因為系統需要依靠實時推理能力應對各種變化。但企業場景往往具有明顯不同的特征。大量業務流程具有穩定的規則和重復性。例如財稅申報、數據錄入、系統巡檢、運營管理等工作，執行邏輯相對固定，同類任務會被持續重復執行。
對于這些場景來說，企業真正需要的并不是一個每次都重新思考的Agent，而是一個能夠積累經驗、復用經驗的Agent。
換句話說，出于對成本的考量，我們需要的不只是推理能力，更需要能力沉淀能力。
bit-Agent：從“執行一次消耗一次”到“探索一次、復用多次”
基于這一思考，九科信息在設計bit-Agent時，并沒有將優化重點放在簡單的上下文壓縮或提示詞優化上，而是從Agent的能力成長機制入手，提出了“探索+固化”的技術路線。
圖源：甲子光年《2026企業級智能體白皮書》
在首次接觸某項任務時，bit-Agent會進入探索階段。
這一階段與傳統Agent類似。系統需要理解環境、分析頁面結構、識別關鍵元素、規劃執行路徑，并在執行過程中不斷驗證操作結果。大模型負責完成推理與決策，因此會產生一定的Token消耗。
當探索成功后，系統會將已經驗證有效的執行過程進行結構化沉淀，把操作路徑、頁面特征、業務規則以及工具調用邏輯等信息轉化為可復用能力。
這一過程被稱為“固化”。
固化后的能力不再依賴實時推理，而是成為系統自身的一部分。當Agent再次遇到相同或相似任務時，可以直接調用已經沉淀完成的能力模塊完成執行，而無需重新經歷完整的思考和規劃過程。
這意味著，Agent不再是簡單地完成任務，而是在完成任務的同時不斷積累經驗。
從成本角度來看，這種機制帶來的變化尤為明顯。
傳統Agent的成本模型可以理解為“執行一次，消耗一次”。任務執行次數越多，Token成本越高，兩者基本呈線性增長關系。而bit-Agent的成本模型則變成了“探索一次，復用多次”。
傳統Agent的成本模型Vs.bit-Agent的成本模型
系統在探索階段產生的成本，相當于學習成本；而當能力完成固化后，同類任務執行過程中對模型推理的依賴將大幅降低，部分場景甚至可以完全繞過大模型決策環節。
這意味著，同類任務執行過程中的Token消耗理論上可以降至零。
對于高頻業務場景而言，這種差異會隨著執行次數的增加不斷放大。任務執行規模越大，能力復用帶來的成本優勢越明顯。
從最為現實的角度出發，bit-Agent只需要付出首次探索的token成本，后續復用時消耗的只有廉價的電費，這讓企業與個人用戶都能夠擁有專屬的“免費數字員工”。
從長期運營角度來看，這不僅降低了模型調用成本，更改變了Agent的成本結構，使其具備了規模化部署的基礎。
二、除了固化機制，bit-Agent還做了哪些優化？
“探索+固化”是bit-Agent降低Token消耗的核心機制，但在探索階段以及面對全新任務時，系統仍然需要調用模型完成推理。因此，九科信息還針對Agent運行過程中的多個關鍵環節進行了專項優化。
首先是界面信息裁剪。
在瀏覽器場景下，網頁往往包含大量與任務無關的信息，例如廣告區域、裝飾元素、重復導航以及復雜的頁面結構。如果這些內容全部進入上下文，不僅增加Token消耗，也會影響模型決策效率。
bit-Agent能夠對頁面信息進行有效裁剪，在保證頁面語義完整的前提下，過濾大量無關內容，使模型聚焦于真正與任務相關的信息，從源頭降低上下文長度。
其次是動態狀態注入機制。
傳統Agent為了保證上下文完整性，往往會持續攜帶大量歷史狀態信息，導致上下文窗口不斷膨脹。隨著任務鏈路變長，Token消耗也會持續增加。
上下文窗口：決定模型理解范圍
bit-Agent采用按需注入策略，根據當前任務階段動態提供必要信息，避免歷史狀態長期占據上下文空間，在保證決策質量的同時顯著降低Token開銷。
針對企業場景中廣泛存在的瀏覽器自動化需求，bit-Agent還進行了專門優化。通過對頁面結構、元素識別和交互邏輯的深度處理，系統能夠減少模型參與頻率，讓更多操作由執行層直接完成，從而進一步降低推理成本。
此外，在工具調用層面，bit-Agent也進行了大量優化工作。系統將常用工具和標準操作封裝為獨立能力模塊，避免在每次調用時重復向模型傳遞工具說明和操作定義。同時，工具執行結果能夠直接進入執行鏈路，僅在關鍵決策節點調用模型參與判斷，有效減少了工具調用過程中的Token放大效應。
bit-Agent“能力與工具調用”模塊
這些優化措施共同作用，使bit-Agent即使面對全新任務，也能夠以更低的成本完成探索過程；而隨著能力不斷沉淀和固化，系統整體運行成本還將持續下降。
結語
隨著Agent的能力邊界逐漸擴大，衡量其價值的標準正在發生變化。用戶開始關注系統能否在長期運行過程中保持穩定、可靠和可控的成本結構。
從這個角度來看，降低Token消耗的關鍵并不只是減少模型調用次數，而是減少不必要的重復推理。
當行業還在討論如何讓Agent擁有更強推理能力的時候，bit-Agent正在解決另一個更加現實的問題：如何讓Agent在真實辦公環境中持續學習、持續積累，并以更低的成本創造長期價值。
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轉自：北青網
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