毕马威 (KPMG) 发布并于 2026 年 8 月 8 日广泛报道的调查结果显示，在运营成本开始超过系统产生的价值后，近一半的大型组织已缩小、推迟或暂停了人工智能代理的部署。这些调查结果是对过去一年企业对自主人工智能代理积极热情的现实检验。

对于权衡企业人工智能经济性的高管和分析师来说，AI Buzz Wire 正在通过持续报道人工智能突发新闻来追踪代理炒作与实测回报之间的差距。

成本价值差距

根据毕马威的调查结果，大约 49% 的大型组织已经缩减了人工智能代理的部署，因为运行系统的成本高于其产生的价值。只有一小部分组织报告称其代理部署实现了既定的投资回报。这一结果重新诠释了企业技术中最响亮的叙述之一：虽然人工智能代理比以往任何时候都被嵌入到更多的产品中，但对于许多买家来说，将这种活动转化为积极的经济效益仍然是难以实现的。

这一数字反映出，随着企业将人工智能代理从试点转向生产，这种紧张局势一直在加剧。每个代理任务（模型推理、调用工具并采取多步骤操作）比简单的聊天提示消耗更多的计算资源，因为它通常将许多模型调用链接在一起。随着规模的扩大，这些成本会迅速增加，许多组织只是在部署开始后才发现这笔费用。

毕马威的调查详情

该调查结果与毕马威的季度人工智能动向调查一致，该调查反映了大型组织高管和业务领导者的观点。在美国版中，该调查收集了 2026 年 4 月 28 日至 5 月 25 日期间代表年收入 10 亿美元或以上组织的 204 名美国高级领导人的反馈。

该调查发现，理解和管理大规模运营人工智能的成本是一项新兴挑战。尽管许多公司已经建立了监控仪表板和审批流程等基础治理元素，但大多数公司仍然缺乏对人工智能相关成本的完整、端到端的实时可见性——随着组织从孤立的用例转向协调的、企业范围的代理部署，这一差距变得至关重要。

通过独立代理进行编排

尽管推出量有所回落，但更广泛的发展方向不是撤退，而是重组。根据毕马威的调查，组织正在改进代理的使用方式，从独立的应用程序转向更加协调的企业级编排。多代理工作流程的增长标志着跨团队、系统和决策点连接活动的趋势，使用代理来协调共同目标并自动化跨职能的工作。

换句话说，企业并没有放弃人工智能代理；而是他们对部署地点和方式变得更加挑剔，倾向于集成的、高价值的工作流程，而不是难以证明成本合理的分散实验。

人类仍在循环中

调查还发现，未来 6 到 12 个月内，人工智能代理的首要风险缓解方法是“人机循环”模型，在该模型中，一个人验证输出，但不会监督每一个代理行为或决策。这种偏好反映了一种实际的妥协：组织希望通过自动化提高效率，但还不愿意让代理在没有结果检查点的情况下运行。

员工体验成为另一个压力点。调查指出，员工对与人工智能代理合作的担忧正在发生转变，许多人越来越感受到复杂性和工作量增加的压力。毕马威得出的结论是，要成功扩大代理采用率，就需要更加关注员工体验、更加明确地与结果保持一致，以及采取更有意的方法来推动参与。

这对市场意味着什么

总而言之，调查结果表明市场正在进入一个更加规范的阶段。人工智能代理的第一波采用是由紧迫感和对落后的恐惧推动的。数据表明，下一波浪潮将受到单位经济学的控制：哪些代理工作流程实际上是为自己付费的，如何实时跟踪成本，以及人类需要在哪些方面继续参与以保持输出的可信度。

对于供应商来说，这意味着门槛正在上升。代理产品将越来越需要展示可衡量的成本效率，而不仅仅是令人印象深刻的演示。对于买家来说，毕马威的数据提供了一个有用的基准：如果大约一半的大型组织因为成本超过价值而撤退，那么成本纪律（而不是能力）可能是人工智能代理部署生存的决定性因素。

保持人工智能领先地位

代理炒作周期正在成熟为成本和价值计算。随着经济学成为人们关注的焦点，请关注最新的企业人工智能和代理分析。

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