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进一步信息揣测

• Agent服务的隐性成本陷阱：当前大多数Agent按token调用计费，无论任务成功与否都会收费，用户需承担试错成本，而服务商稳赚不赔，类似于公募基金的管理费模式。
• 行业阶段性痛点：AI推理成本高、Agent成功率低，迫使服务商将风险转嫁给用户，导致商业模式不合理（如“厨师挥锅铲就收费”的比喻）。
• 内幕价格变化趋势：有内部人士透露，Agent任务成本从单任务10美元降至2美元（5倍性价比提升），预计年底可能实现1美元/任务，反映模型成本快速下降。
• 未来商业模式方向：行业内部共识是转向“按结果付费”，但现阶段因技术限制无法实现，需等待推理成本和准确度进一步优化。
• 服务商生存策略：当前模式下，服务商依赖用户试错费用维持运营，若完全承担失败风险可能烧光融资，侧面揭露行业烧钱现状。
• 用户实践教训：Agent常被宣传为“省心省力”，实际使用中需警惕隐性消耗，建议小额测试后再大规模投入，避免“钱包空了大半”的踩坑经历。
• 技术乐观预期：内部人士（如“橘子”）认为成本下降和效率提升将加速，暗示行业存在未公开的技术突破或优化手段。