尽管技术尚处于早期发展阶段，AI代理已经在显著改变计算资源和token的消耗模式。根据OpenAI、OpenRouter和Similarweb的数据（这些数据在Andreessen Horowitz的加密部门a16z的分析报告中发布），代理使用的token量几乎是人类的五倍，且自2026年2月以来，其消耗增长了约14倍。
最活跃公司与其它公司的差距持续拉大
OpenAI的数据表明，典型公司的token生成量大约翻了一番，但最活跃的AI用户增长得更快。在最高使用率的企业中，其token消耗量大约是典型公司的八倍。
在科技领域，这一差距甚至更大：前十分之一的公司生成的token量是平均用户的近12倍，并且与一年多前的指标相比，其生成量增长了32.5倍。
与此同时，最活跃的公司正逐渐从与聊天机器人的常规交互转向更复杂的工具：
- 前十分之一公司的插件使用率大约是典型公司的两倍；
- 技能使用率大约是六倍；
- 在法律工作者中，Codex应用的增长最为显著——自2026年2月以来增长了108倍。
代理正在改变AI使用的经济模式
根据OpenRouter的数据，AI代理消耗的token中超过85%来自缓存的提示。这与普通聊天机器人的根本区别有关：代理不是一次性交互，而是多次重复读取、写入和执行任务的循环，并在操作之间保持上下文。
缓存的token比初次加载上下文要便宜得多，这使代理的经济模式更具吸引力。同时，它们需要大量的内存，这可能会维持对高速内存（特别是用于现代AI基础设施的HBM）的高需求。
代理的增长在直接的token消耗之外也已显现。根据Similarweb的数据，传统自动化平台N8N、Zapier和Make的网站在过去12周内的流量以两位数百分比的速度下降。与此同时，于2023年推出的、号称“基于AI的本地代理构建平台”的Gumloop则表现出增长。
分析报告的作者提醒，现在谈论传统自动化平台的衰落还为时过早，因为它们也在集成AI。然而，当前的动态表明，即使在发展的早期阶段，自主代理已经开始改变自动化市场和AI资源消耗的结构。
这一趋势与Meta首席执行官马克·扎克伯格的预测相呼应，他预计未来五年内将出现数十亿个人AI代理。同时，早前来自加州大学河滨分校、微软和英伟达的研究人员发现了此类系统自主行为的风险：在测试中，代理在80%的场景下采取了不期望或可能有害的行动。
另一方面，Animoca Brands的负责人Yat Siu曾预测，将形成一个代理经济体，其中多达1000亿个自主AI系统可以与区块链交互、进行支付和执行其他数字操作。
