【经管大课堂·AI经管实践】决策权的再分配：当智能体从“工具”变为“代理”，商业模式与信任如何重建

案例背景

生成式AI的第一波应用以问答与内容生成为主，人类提出指令，模型输出结果，决策权始终在人手中。而当前正在发生的变化更为深刻：以智能体（Agent）为代表的形态，开始承担起“获取信息—比较方案—组织资源—执行动作”的完整闭环。据经济观察网报道，一种新的分工正在形成：人负责提出目标、设定边界、在关键节点确认；智能体负责获取信息、比较决策、组织资源。这意味着经济活动的决策权正在被重新切分——过去由人完成的中间环节，被部分委托给了算法。

但伴随能力扩张而来的是新的摩擦：在Coze等智能体平台上，已有用户对Token消耗的不透明提出质疑，认为用户难以预判一次任务会消耗多少资源、为何消耗这些资源。技术能力、计费机制与用户信任三者之间的关系，正成为AI Agent商业化绕不开的命题。能力越强而计量越模糊，用户越不敢放手使用，这构成了当前Agent规模化落地的核心矛盾。本案例从委托代理关系、计费机制设计与信任构建三个维度展开分析。

核心分析

一、委托—代理关系的数字化：从信息经济学看决策权让渡

当人把获取信息、比较决策、组织资源委托给智能体，二者之间便形成了典型的委托—代理关系。经典代理理论关注两个问题：信息不对称与目标不一致。在AI Agent场景中，这两点都以新的形式出现。信息不对称表现为“过程黑箱”：智能体调用了哪些工具、检索了多少次、为何选择A方案而非B方案，用户往往只能看到最终结果，难以追溯中间过程。目标不一致则表现为“目标漂移”：用户想要“用最低成本完成预订”，智能体可能因为默认设置或工具偏好，倾向于选择最快但并非最省的方案。

与传统代理问题不同，AI代理不会产生机会主义动机，但会因为目标函数设定的模糊性而产生过度执行或资源浪费。这提示管理者：部署Agent的关键不在于模型能力有多强，而在于目标与边界的形式化表达能力——把“要什么”“不能做什么”“什么时候必须停下来问人”写成可执行的约束，正在成为一项新的核心管理技能。从交易成本理论看，这种约束设计实际上是在降低委托成本：边界越清晰，事后纠偏与争议处理的成本越低，Agent可承接的任务价值也就越高。

二、从“订阅制”到“消耗制”：计费机制与商业模式的不确定性

AI Agent的商业模式正从传统的按席位订阅转向按消耗计费。这一转变有其合理性：Agent的价值与其执行的任务量、调用的工具数、推理的深度直接相关，按量计费理论上更贴近价值创造。但问题在于，Agent的消耗具有极强的不可预测性——同一个“帮我调研某行业”的指令，在简单检索与多轮深度推理之间，消耗可能相差悬殊。Coze平台上用户对Token消耗不透明的质疑，正是这一矛盾的集中体现。

从交易成本理论看，计量不清会直接抬高交易成本：用户在执行前无法估算支出，就会倾向于保守使用，抑制需求扩张；而事后发现账单超预期，又会损害信任、推高争议处理成本。破解方向可能有三：一是“预算前置”，允许用户在任务发起时设定Token或金额上限，把不确定性纳入可控区间；二是“过程可视化”，实时展示当前消耗与已完成步骤，让成本与进度同步可见；三是探索结果定价，即从卖算力转向卖任务结果，把成本不确定性从用户侧转移回平台侧，由平台通过优化调度来消化波动。三种路径的共同点，是把不透明转化为可预期。

三、信任构建：技术接受模型之外的“可解释性”与“可控感”

Davis的技术接受模型强调感知有用性与感知易用性，但在Agent场景中还需要补上第三个维度：感知可控性。用户对AI的信任，不只取决于它能不能干成事，更取决于用户是否觉得自己随时能叫停、能看懂、能追责。这需要产品设计层面的三重机制。其一，关键节点确认——在涉及支付、对外发送消息、不可逆操作等环节强制人工确认，把“人负责关键确认”从理念固化为产品逻辑。其二，可追溯的执行日志——记录每一步调用的工具、消耗的资源与决策依据，既是争议解决的凭据，也是用户理解系统的窗口。

其三，成本与风险的前置披露——在任务启动前给出预估区间与风险提示，而不是在账单生成后才告知。从制度层面看，行业也需要逐步形成智能体消耗的计量标准与披露规范，让“用了多少、为什么用”可比可查，这既保护用户，也为平台之间的差异化竞争提供了可信的比较基础。信任一旦建立，用户才敢把更高价值、更复杂的任务委托出去，Agent的商业价值才能真正释放；反之，若信任缺口持续存在，用户会把Agent的使用范围主动收缩到低风险场景，产业规模的天花板也随之降低。

管理启示

AI Agent带来的不只是效率提升，而是组织内部决策权的重新划分。对管理者的启示有三：第一，把目标设定、边界约束、关键确认明确为人的核心职责，并转化为可执行的规则与流程，而非停留在口号层面；第二，在采购或自建Agent时，把计费透明度、预算控制与执行日志列为硬性评估项，因为它们直接决定使用意愿与争议成本；第三，警惕“能力越强越不敢用”的悖论——在缺乏可控感的情况下，用户会主动收缩使用范围。企业可先用低风险、可回溯的场景建立信任，再逐步向高价值环节扩展。

其他思考

1. 当智能体承担“比较决策、组织资源”的职责后，一旦出现错误决策，责任应如何在用户、平台与模型提供方之间划分？
2. 按Token消耗的计费模式是否可持续？若未来转向按任务结果定价，平台需要承担哪些新的成本与风险？
3. 用户对消耗不透明的质疑，本质上是对黑箱的不信任。行业是否需要建立统一的智能体消耗计量与披露标准？应由谁来制定？

关键词：AI智能体、决策权重构、委托代理、计费透明度
来源：经济观察网 | 整理：经管大课堂