2026年6月1日，GitHub Copilot调整计费策略，全面转向基于Token消耗的AI Credits。这一改动在两周后的深圳跨境电商圈引发了剧烈震荡。
一家主营3C配件的深圳头部电商企业，引入了基于大模型的促销定价Agent。初衷是让AI实时抓取竞品价格并自动调整折扣，但在未设置严格逻辑边界的情况下，Agent陷入了“降价-竞品跟随-继续降价”的死循环。
短短4小时内，该Agent不仅消耗了大量推理Token，更因频繁调用支付接口导致订单金额在后台逻辑错乱。据该企业CFO事后复盘，仅Token费用就高达数万元，而因价格逻辑错误导致的直接货款损失及后续退单补偿，合计亏损超过52万元人民币。
这不是孤例。据《AI Agent‘甩锅’事件频发：2026年企业风控的新盲区》披露，2026年上半年国内已记录在案的54起Agent失控事件中，近四成涉及金融与电商交易环节。传统的RPA脚本依赖明确的If-Else逻辑，难以出错；但当RPA进化为能处理模糊意图的AI Agent时，Token计费的无底洞成了新的成本杀手。
相比之下，同处深圳的一家头部股份制银行交出了截然不同的账单。该行信贷审批中心此前受困于人工初审低效，单笔小微企业贷款平均初审时长约2小时，人力成本高且易出错。
今年初，该行引入基于AI Agent的信贷初审流程。这套系统并非简单粗暴的“无人值守”。它首先利用RPA自动抓取企业工商数据、税务流水及征信报告，随后由大模型Agent进行非结构化数据提取与交叉验证。
关键在于分层机制：Agent负责筛选明显不符合准入标准的申请（如负债率过高、涉诉记录），仅将复杂案例推送给人工复核。结果是，信贷初审时间从2小时压缩至15分钟，准确率保持在98.5%以上。
两者差距不在技术先进程度，而在企业对“自动化”边界的认知。过去，IT部门热衷追求“全自动无人值守”，视其为降本增效终极形态。2026年的实践表明，这种思维危险。
正如《A100换910C实录：重写算子与调优HCCL的四个月》所揭示，AI落地核心往往不在算法，而在工程化的容错与成本控制。深圳电商52万亏损，本质是缺乏“熔断机制”的代价——当Agent陷入死循环或输出异常时，系统未能及时切断Token消耗。
当前企业CIO在RPA与AI Agent选型时，重点已从“能否全自动”转向“如何可控地自动化”。
首先是数据沙箱构建。借鉴《银行反欺诈迁移昇腾910D》的工程经验，银行在引入AI Agent前，先在沙箱环境用历史数据进行长达两个月的压力测试，确保模型在极端情况下表现稳定。电商企业也需在生产环境外建立独立测试沙箱，模拟高并发下Agent行为，评估Token消耗阈值。
其次是动态存证与责任界定。《AI生成内容确权半年》指出，司法实践中对AI行为追责依然困难。企业必须建立内部动态行为存证体系，记录Agent每一步决策逻辑与Token消耗明细。这不仅为事后追责，更为实时监控。一旦检测到Token消耗速率偏离基线超过10%，系统应自动触发熔断，暂停Agent运行并通知人工介入。
最后是算力精细化管理。博通Q2财报显示，尽管AI芯片销售额暴增143%，但资本市场开始质疑其投入产出比。《博通Q2业绩翻倍股价却跌》报道指出，单卡2000瓦功耗下的液冷成本与Copilot按Token计费风险，正倒逼企业重新审视每一瓦电力的真实回报率。
企业不应盲目堆砌算力，而应根据业务场景选择性价比最优的模型路由策略。例如，简单数据录入继续使用传统RPA；需要推理的复杂任务，再调用大模型Agent。
2026年的RPA，已不再是简单的屏幕点击录制器，而是融合AI推理、数据治理与风险控制的综合系统。深圳电商52万亏损是一记警钟，银行15分钟初审是一个样板。未来竞争不属于声称“AI可替代一切”的厂商，而属于那些懂得以“人机协同”寻找平衡、在“Token消耗”中精打细算的企业。
