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title: 西班牙企业在整合人工智能代理方面面临成本挑战
url: https://www.elseif.net/zh/story-16
published: 2026-10-11T08:52:49+00:00
language: zh
section: 智能体
source: https://www.computing.es/inteligencia-artificial/el-coste-no-tan-oculto-de-la-ia-agentica/
organizations: KPMG
publisher: elseif
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# 西班牙企业在整合人工智能代理方面面临成本挑战

在西班牙，81%的企业已经开始投资于将人工智能代理整合进其系统中，以实现个性化和自动化的目标，提升市场定位和客户满意度。然而，尽管投资不断增加，将其转化为可持续的成果仍面临挑战。根据KPMG的研究，65%的西班牙组织表示其用例已经创造了商业价值，但仅有23%在多个案例中获得回报。两者之间的差异反映出企业面临的主要困难之一：将具体倡议中获得的价值转化为更广泛的应用。

人工智能代理的采用使得这一问题愈发重要。尽管企业在整合人工智能代理方面的投资不断增加，但其运作引入的新成本可能影响回报。完成一项任务的代理可能需要推理、搜索信息、使用工具、验证结果和采取行动，每个步骤都会消耗令牌，这些令牌是模型处理信息的单位，并决定了许多人工智能服务的成本。

在实际应用中，代理通常无法在单一来源中找到所需的所有信息，数据分布在不同的数据存储中，如湖仓、仓库、SaaS应用、操作系统、文档和API等。为了找到合适的数据，代理可能需要检查不同的目录和访问路径，这个过程中消耗的令牌数量在找到所需数据之前就已经增加。

此外，数据定义不一致也会导致成本增加。没有专门的数据代理，缺乏共同的定义可能导致代理选择错误的度量标准，从而延长处理时间并消耗更多令牌。为了提高效率，建议使用专门的数据代理，以提供准确且符合政策的数据，从而提高不同功能区域的处理一致性和效率。