产品×金融×AI：AI 时代的金融产品第三部分　AI：代理能替人做多少English
第 19 章

放大倍数AI 代理究竟替人省下了多少

资料截至 2026 年 10 月

Agent 一词的本义是代理人。把一件事交给 AI 代理，与雇人办事、请医生看病、把资金交给基金经理是同一种关系：交出去的是行动的权利，结果要在事后、在信息不对称之下才显现。衡量这种关系值不值，看的是委托人自己的时间。按这个口径计算，凡是做过严格随机对照的场景，实测放大倍数都只在 1.0～1.2 倍上下，远低于理论区间。差距不来自模型不够快，而来自三处：代理适用的范围有限，核对结果要花时间，出错之后还要返工。

一、Agent 的本义是代理人

Agent 一词的本义是代理人：替别人行事的一方。一方把事务交给另一方代为办理，并授予相应的权限，就形成委托—代理关系：交出事务的一方是委托人，代为办理的一方是代理人。罗斯（1973）把它作为一般的经济问题提出，詹森与麦克林（1976）用它分析股东与经理人的关系。

委托—代理是人类协作最基本的形式之一。雇主与员工、病人与医生、当事人与律师、投资者与基金经理、选民与代表，都是代人办事。人类协作还有两种基本形式：一是交换，买卖一件已经存在的东西，交割即告结束，结果当场可以核验；二是共同生产，几个人一起完成一件事，难点在于衡量各自的贡献（阿尔奇安与德姆塞茨，1972）。委托—代理与二者的区别在于，交出去的是行动的权利，结果要在事后、在信息不对称之下才显现。用户把一件事交给 AI 代理，属于这一种：用户交出的不是一件现成的东西，而是一件要它替自己去做的事。

人类协作的三种基本形式

点选一种形式，看交出去的是什么、结果何时可以核验、难点在哪里。用户把一件事交给 AI 代理，属于第三种。

共同生产的难点见 Alchian 与 Demsetz（1972）；委托—代理见 Ross（1973）、Jensen 与 Meckling（1976）。

二、委托—代理问题的结构

委托—代理问题有两个根源。一是信息不对称：委托人无法完整观测代理人的能力与行为。二是目标冲突：双方的目标与利益不完全一致。二者叠加，产生两类经典问题：交托之前看不清对方的能力，可能选错人，称为逆向选择；交托之后看不见对方的行为，对方可能不尽力或谋私，称为道德风险。委托人为此付出的代价称为代理成本，詹森与麦克林把它分为三部分：委托人的监督支出，代理人为取信于委托人而承担的保证支出，以及仍然无法消除的剩余损失。

应对的办法可以归为三类。第一，提升可观测性，让委托人能核实代理人做了什么、依据是什么。第二，促成激励相容，使代理人出于自利的行为同时符合委托人的利益。第三，限定损失并明确责任，例如由系统强制执行的额度上限：它不缩小前两项差距，只限制损失的上限。AI 代理同样面对这两个根源：它的能力边界与实际依据，委托人很难直接看清；它按训练目标与提供方的规则行事，未必与委托人此刻的意图一致。

委托—代理问题的结构

两个根源产生两类问题，委托人为此付出代理成本。点选一类治理办法，看它针对的是哪一处。

委托人交出事务与权限
交出事务，授予权限
信息不对称看不清对方的能力与行为目标冲突双方的利益不完全一致
履约与汇报
代理人替委托人行事
交托之前逆向选择看不清能力，可能选错人
交托之后道德风险看不见行为，对方可能不尽力或谋私
代理成本 监督支出委托人核实对方做了什么 保证支出代理人为取信而承担 剩余损失仍然无法消除的部分

代理成本的三项划分见 Jensen 与 Meckling（1976）；三类治理办法为作者的归纳。成本条的长短只作示意。

三、一个定义：省下的是谁的时间

请装修队翻新厨房，工人干活用了十天，但房主省下的并不是十天：房主仍要说明需求、中途验收、发现问题后协调返工。衡量请人代劳值不值，看的是房主自己的投入减少了多少，而不是工人干得多快。AI 代理也是如此。本章把放大倍数定义为：

委托人自己完成这件事的投入交给代理后委托人仍需付出的投入

分母包括说明任务、核对结果与出错返工三部分；代理本身运行多久，不计入分母。常见的宣传口径恰恰相反，比较的是人的工作时长与代理的运行时长。

两种口径，相差五十倍

同一份报告：自己写要 8 小时；交给代理，代理运行 2 分钟，委托人仍要说明、核对与返工。

自己完成
480 分钟
交给代理
代理运行 2 分钟说明任务 15 分钟核对 60 分钟返工 30 分钟

示意数字。厂商口径比较人的工作时长与代理的运行时长；本书的口径比较委托人自己完成的投入与交给代理后仍需付出的投入。

四、值不值得做：一年下来省下多少

放大倍数只回答一次省下多少。一件事值不值得交出，还要看它一年发生几次，以及交出去之后能否做到原本做不到的事。把三者合在一起，就是一年的委托价值：

年度委托价值 ＝ 单次的机会成本 ×（1 − 1 ÷ 放大倍数）× 一年发生的次数 ＋ 能力扩展 ＋ 结果改善

第一项是省下的时间。放大倍数为 2 倍时，单次省下一半；5 倍时省下八成；50 倍时省下九成八。超过约 5 倍之后，倍数再提高，省下的比例几乎不变，节省主要由单次投入与发生次数决定。第二项是能力扩展：一般个人原本做不到、交出去之后可以做到的部分，例如持续查看大量信息，或者完成需要专门技能的分析。第三项是结果改善：做得比自己更好的部分。

这个算法隐含一个前提：代理的产出与委托人自己完成的同样好。因此它是名义价值，能兑现多少，取决于结果能否被核对、出错的后果有多大。

一年下来省下多少

调整单次自己完成的用时、一年发生的次数与放大倍数，看一年省下的时间。曲线是单次能省下的比例：超过约 5 倍之后，它几乎不再上升。

一年省下

一年省下的时间 ＝ 单次自己完成的用时 ×（1 − 1 ÷ 放大倍数）× 年频次；能力扩展与结果改善不在此图中。三个示例的用时与次数为示意。

五、理论上能放大多少

先假设代理每次都能完整、正确地完成任务，委托人只需说明与核对。在这个理想条件下，可以逐类估算理论区间：自己完成的投入有一个范围，交给代理后的投入也有一个范围，两端配对就得到倍数的下限与上限。

理论区间是怎么算出来的

以一张中等规模的开发工单为例，假设代理从不出错，委托人只需说明与核对。

自己完成 半天到三天 交给代理后 说明＋审阅＋确认 下限 240 ÷ 120 ＝ 2 倍 上限 1440 ÷ 40 ＝ 36 倍
横轴为委托人投入的分钟数，对数刻度。下限由自己完成的最少投入配对交给代理后的最多投入，上限反之。其他委托类型的理论区间按同样方法估算。

按同样方法估算，常见委托类型的理论区间大多在 2 倍到数十倍之间。这些数字是上限，前提是代理从不出错、委托人只作抽查。

六、实测有多少

过去两年，编程、门诊病历、客户服务与安全告警四个领域出现了委托型的随机对照试验：把任务真正交给代理完成，再测量委托人或团队的总投入。除安全告警外，实测都只在 1.0～1.2 倍上下。人主导、AI 辅助的研究结果相近。按工作时间计，美国与丹麦的就业者调查显示，使用生成式 AI 的人自报节省的时间约占其工时的 3%～5%；计入不使用的人，美国全体就业者只节省了约 1.4% 的工时。

理论区间与公开实测

对数刻度。点按任一行查看研究来源。

点按任一行查看研究来源与口径。
理论区间按“委托人自行完成的投入 ÷ 代理完整正确履行时委托人的投入”估算。实测中，实心点为委托型随机对照，空心点为人主导、AI 辅助的研究（作代理指标），菱形为厂商自报或模型自估（不计委托人核对）。

厂商自报与模型自估多在 3～20 倍，比实测高出数倍到一个数量级，原因正是口径不同：它们只比较代理的运行时长。唯一落在理论区间之内的安全告警分诊，任务单一、批量处理，约八成增益来自代理自动关闭明显无害的举报，而这类判断的对错很容易事后核验。

七、差距从哪里来

交给代理之后，委托人的投入由三块构成：

  1. 代理做不了的部分，仍由自己完成。淘宝客服中，代理适用的会话只占 5.8%；门诊录音病历工具只在约三成的就诊中被使用（卢卡奇等，2025，预印本数据）。
  2. 核对成本。OpenAI 的 GDPval 测评中，专家审阅一份模型成果平均需要 109 分钟，约为自己完成用时的四分之一。仅此一项，放大倍数的上限就被压到约 3.7 倍。
  3. 出错后的返工。主流法律检索工具在 17%～33% 的查询中给出了错误或缺乏依据的回答；最终被合并的代理代码提交中，约 45% 在合并前仍经过了人工追加修改（Watanabe 等，2025）。目前最强的模型能以八成把握完成的任务时长约为 1～3 小时，而一张开发工单往往需要半天到三天。

放大倍数拆解

以“自己完成一件事”的投入为 100，调整三项因素，看委托人仍需付出多少。

工作中能交给代理的比例；其余仍由自己完成
说明任务并核对成果所需时间，占自己完成用时的比例
代理一次做对的概率；做错时委托人需自己重做
放大倍数
—
自己完成
交给代理后
代理不适用、仍自己完成说明与核对出错后重做
委托人投入 ＝（1 − 适用比例）＋ 适用比例 ×［核对成本 ＋（1 − 成功率）］，放大倍数为其倒数。为便于理解，模型假设出错后委托人从头重做，实际返工可能更少，也可能因发现错误较晚而更多。三组预设中，「厂商演示」与「专家逐项核对」对应正文引用的口径；「真实部署」参照正文研究取的示意值，并非单项研究的实测；「可程序化核验」示意代码迁移一类任务：结果可由编译与测试自动核对，核对成本低、适用范围广。

拆解之后，结论很直接：提高代理的生成速度几乎不改变结果，真正决定倍数的是核对成本与可靠性。代码迁移是一个反例：结果可以用编译与自动测试核验，企业自报的 2～14 倍大体落在理论区间下半段。这正是代理成本中的监督支出：代理越难被监督，委托带来的节省就越少。

八、对产品设计的含义

本章的每个机制，各自对应一条设计要求。

本章小结：设计代理产品的六条要求

每一条对应本章的一个机制。

委托—代理把代理成本当作设计对象

让委托人看得见做了什么、让代理的利益与委托人一致、用硬性上限限定损失。

口径用委托人投入衡量价值

问委托人少花了多少时间、付出了多少核对，而不是代理多快完成。

年度价值先找频繁发生、单次投入大的事

倍数超过约 5 倍之后，省下多少主要由单次投入与次数决定；能力扩展另计。

拆解先降核对成本，再谈生成速度

给出依据与来源，标出关键假设，突出变化，能自动校验的自动校验。

可验证性从结果可核验的任务做起

出错代价可控的先交给代理；难以核验、错误不可逆的保留人的确认。

适用范围先扩大代理能完整承担的范围

代理只覆盖一小部分工作时，其余部分仍由委托人完成，整体倍数被压在低位。

口径与局限

参考文献