AI请克制

本文来自微信公众号： IT时报 ，作者：郝俊慧

时间，是地球上亘古不变的稀缺资源。每一次信息工具的迭代，都是在对抗信息熵增，用更低的成本、更快的速度，把最有价值的信息从冗余中剥离出来，AI也不例外。

毋庸置疑，2026年，Agentic AI（智能体式AI）爆发的拐点来了，然而，从“TokenMaxxing”到“TokenMinimizing”（从“敞开烧”到“省着花”），大厂们只用了半年。

最近，腾讯、Meta、微软这些过去半年拼命催员工“多用AI”的公司，陆续开始给员工的Token（词元）用量设上限。腾讯从“每人年均22万元Token资源”的固定配额，调整为按部门、岗位和任务动态分配，调整后多数员工月度额度在1000元至5000元不等；由于在四个月内花光了2026年全年的AI Coding（AI编程）预算，Uber被迫将每个工具的人均月花费上限设为1500美元。

在“万物皆可Agent”的欢呼中，这些顶级参与者开始意识到，燃烧的Token，并没有带来同等的回报。

随着生成式AI技术的持续迭代，Agent的应用探索正迎来全新阶段，尤其是把模型能力转化为可以稳定交付业务结果的Agentic工程体系，几乎以三个月为单位快速演进。

从最早的提示词工程（Prompt Engineering），到上下文工程（Context Engineering）和驾驭工程（Harness Engineering），最近Loop Engineering（循环工程）又成为热门词。

如今，Agent的自主能力越来越强，Loop甚至设计了一套自动化循环系统，可以让AI自己驱动、评估、修正，直到完成任务。

与此同时，Token总消耗也呈倍数增长，且很多为无效浪费。

腾讯研究院查阅了一份Salim et al.的论文，发现代码审查阶段（Code Review）消耗的Token平均占总消耗的39.5%，这意味着近四成的Token消耗在Agent之间传递已有信息的过程中，而不是真正生成新内容。

麦肯锡在《2025年AI现状》报告中透露，调查了近2000家企业后，他们发现，全球仅有39%的企业表示AI对息税前利润有明确贡献。剩下超过六成的企业，AI支出不仅没拉动营收，反而蚕食着公司的现金流。

另一方面，在对Token成本越来越克制的同时，更多企业发现，即便生成了可用的Agent，也未必是用户体验的最优解。

不久前，哈啰首席架构师邓小白在接受记者采访时，特别审慎地回答，对于在首页这类核心场景引入AI推荐上，哈啰一直“非常克制”，只有识别到用户极其明确的意图，比如发现用户最近频繁骑共享单车时，才会触发AI推荐。

原因无他，在用户体验和AI浓度之间，存在着一条隐秘的成本曲线：过度Agentic，不仅消耗Token，更在消耗用户的时间成本和注意力资源。当所有互联网公司都在争夺用户时长时，让Agent在错误场景里“炫技”，本身就是一种双向浪费。

不久前，记者在某展会看到一个“开箱即用的电商Agent”。彼时工作人员演示的场景是：当用户提出希望对比两个产品时，Agent开始思考……罗列出整个思考过程，对比一条条异同，几十秒后，页面出现了两个产品的性能对比和购买建议。

只是，真实场景中，消费者有如此耐心吗？

以往这样的需求，可能会马上跳转至社区频道中的多篇测评帖，或者直接给出产品对比图，让用户原本可以直接浏览的内容，变成需要多轮对话才能获得的答案，有必要吗？

打开社交平台，你会看到大量对于App加了AI功能的吐槽。

今年年初，几个打车App上线了AI打车功能，AI叫车的界面变成了对话形式，可以用说话的方式告知叫车需求。结果乘客发现，“你提的需求多，系统满足不了，你不说需求，系统匹配的范围又太宽泛”。

大多数时候，用户的诉求是泛需求，意图并不明确，基于LLM（大语言模型）的Chatbot（聊天机器人），的确是确定需求的最简洁方式，但现有的很多产品设计依然延续了以往调用标签的方式，只是套用了一个AI形式，本质上并没有给用户带来增量价值。

在很多场景中，用户预期的响应时间以秒计算，但Agent却将其当成了一个“决策咨询项目”，就像一个只想查天气的人，被迫看完了一段气象学科普视频，“强行”让用户在一段对话中逐渐澄清意图，这其实是将“技术便利”凌驾于“用户习惯”之上。

还有些用户深受AI幻觉困扰。

一位OTA（在线旅游社）网站的用户吐槽，自己要去巴黎，明明向网站AI客服提出“不去印度转机”的需求，可“深度思考”之后的系统推荐行程，恰恰正是“德里转机”的航班。

如果不能有效克制AIGC的幻觉，贸然在产品中加入AI，不是赋能，而是灾难。

时间，依然是地球上最稀缺的资源。

人类大脑处理抽象文字的速度极限约为每分钟600字，因此，人类文明史的发展，本质上就是大脑编码和解码速度的进化，耗时越短，人类能力边界便越广。

每一次信息工具的迭代，都是在对抗信息熵增，用更低的成本、更快的速度，把最有价值的信息从冗余中剥离出来。但历史的悖论是，每一种旨在“提速”的工具，最终都会因其自身产出的膨胀而重新定义“效率”本身。最典型的案例是文字，它曾经打破了上层阶级对于信息的垄断，可如今数量庞大、内容庞杂的书籍，反而阻碍了人们接收有效信息的速度。

AI是人类迄今为止发明的最有效“信息压缩器”，它可以用海量算力在短时间内将庞大的信息压缩为一段精准的文字。可正如前文所言，无论是企业内部Token消耗，还是用户端AI体验，当前的Agent并没有实现真正的熵减。

我们必须警惕，AI与历史上所有工具一样走上“自我膨胀”的老路，因为那可能意味着地球资源的耗竭。

克制的AI，或许才是通往“AI理想之地”的真正门票。

DeepSeek：当Token燃烧成炫耀性的思考过程、冗长的对比表格，甚至反向推荐的幻觉时，技术就背叛了它的初衷——节省时间。真正的好AI应当像水，无形地渗透进需求缝隙，而不是像烟花，炸开一片绚烂却烫伤用户。最好的工具是让你忘记工具存在的工具。AI若想成为文明的加速器，必须先学会闭嘴。

千问：当前AI的“谄媚”与“炫技”，本质上是用算力消耗用户的注意力，将简单问题复杂化。真正的智能不应是冗长的对话或无休止的Token燃烧，而应是“润物细无声”的精准赋能。工具的价值在于拓展人的边界，而非用“信息熵增”困住人类。只有克制住技术的傲慢，AI才能真正成为高效的生产力。

星辰：“克制”只是治标——真正的问题不是AI不够克制，而是竞争格局下的囚徒困境：你克制，对手不克制，市场就归他。腾讯砍Token配额不是“克制”，是ROI（投资回报率）不行；哈啰克制推荐不是“克制”，是怕翻车。所以真正的门票不是“克制的AI”，而是“不可替代的场景”——在那些没有AI就真做不到的事上全力投入。