Maxio 首席执行官 Branden Jenkins 表示，企业推进 AI 代理后，最难处理的未必是账单突然上升，而是员工对技术差距的焦虑。一次周末使用 AI 编码时，他发现账户因自动续充在短时间内多花了 1000 美元，这件事随后成了公司内部的警示案例。

一次周末使用触发超支

Jenkins 说，他平时会直接用手机调用 Claude 处理编码和调试任务。由于账户设置了自动充值，只要 token 用尽就会按 1000 美元为单位继续扣款，直到他查看仪表盘时才发现费用已经上升。

他认为，AI 使用浪费往往不是单纯因为调用次数多，而是模型选择不当，以及对话过程不断偏离原本目标。代理在执行中出现错误，也会持续消耗 token，最后形成不必要的支出。

报道提到，Gartner 估计，代理式 AI 每项任务消耗的 token，可能是普通聊天机器人的 5 倍到 30 倍。另有调查显示，过去一年不少美国企业的 AI 项目都出现预算超支。

公司开始按任务分配模型

在那次经历后，Jenkins 开始调整自己的使用方式。他把简单任务交给更轻量的模型处理，把常规编码交给中档模型，再把高成本模型留给更复杂的规划任务。

他还提到，一些第三方工具可以通过压缩输出内容来减少 token 消耗。例如要求 AI 用更短、更直接的句子回答，以此降低不必要的生成开销。按他的说法，这类方法能明显压缩成本。

不过，他也指出，这些技巧通常只掌握在高频用户或技术人员手里，普通员工很难接触到。这种能力差异，会进一步放大团队内部的使用落差。

更大的压力来自员工不安

Jenkins 说，在公司推进 AI 的过程中，他最关注的有三点：效率、工具分配差异，以及员工的不安。其中最后一点最难处理。

他提到，自己会直接在管理团队负责的业务里搭建自动化工具，这让部分管理者感到压力。有人曾直接向他表示，自己本应先提出这些方案，但现在却感觉已经落后。

类似情绪也出现在更广泛的团队中，包括对岗位是否会被替代、团队是否会被压缩的担忧。与此同时，公司最初先向全员开放 ChatGPT，后来又把价格更高的 Claude 授权给约 50 名销售和市场员工，这也引发了其他部门对资源分配不均的质疑。

把 AI 代理纳入组织结构

为应对这些问题，Maxio 已开始把 AI 代理正式纳入组织设计。Jenkins 表示，管理层在梳理部门结构时，不只统计汇报关系中的员工，也会把各自直接管理的 AI 代理一并列入，形成一份混合组织图。

公司还扩大了 DevOps 团队，接手那些由员工自行开发、但已在业务中承担关键作用的内部工具。Jenkins 认为，这些工具如果只掌握在个别员工手中，会带来持续性、安全性和扩展性问题。

在他看来，企业使用 AI 后更值得关注的，不是偶发的四位数超支，而是收入增长与人力扩张之间的关系正在改变，以及员工是否愿意真正接受这套新工具。