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AI编程Token成本将与开发者薪资持平，企业如何应对？
Gartner预测，未来两年内，企业为开发者AI Token使用所支付的费用可能赶上甚至超过软件工程师的月薪。随着生成式AI和智能代理工具的普及，加之厂商转向基于消耗量的许可模式，Token成本正急剧攀升。Gartner建议企业建立完善的治理框架，设置Token使用阈值，推行上下文工程优化，并根据任务复杂度合理选择模型，在不牺牲AI价值的前提下有效控制成本。
追求AI智能的同时，别让数据控制权拱手相让
随着AI从实验性工具转变为核心基础设施，企业正面临数据控制权流失的风险。以ServiceNow的Context Engine为例，此类产品将客户数据汇聚于供应商生态系统中，可能形成隐性依赖。作者指出，企业需重视"上下文工程"——将AI工具引入自身数据边界，而非将数据推送至外部云端。此外，AI输出结果在纳入知识库前必须经过验证，否则错误信息将层层传播，形成难以审计的复合性风险。
Trace获300万美元融资 专攻企业智能体部署难题
伦敦初创公司Trace完成300万美元种子轮融资，致力于解决AI智能体在企业环境中应用缓慢的问题。该公司通过构建知识图谱映射复杂企业环境和流程，为AI智能体提供必要的上下文信息，实现快速扩展。Trace系统能够整合邮件、Slack等企业工具数据，根据用户高级任务需求制定详细工作流程，合理分配AI智能体和人工任务。
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