生成式人工智能安全专业企业 Portal26 近日宣布向市场推出全新解决方案，旨在解决企业在引入自动化代理系统时面临的过度计算成本问题。该产品专为阻断自主行动的 AI 代理因重复非预期操作或超出活动范围而引发的巨额支出而设计。本次发布的核心目标是帮助企业在稳定运营 AI 系统的同时，避免遭受意外的财务负担，以此展现企业致力于最小化组织内人工智能引入风险的决心。
该公司于 24 日（以美国当地时间为准）正式推出了可针对单个代理、具体工作流乃至整个组织设置计算预算的功能。当用户设定的预算上限临近时，系统会自动降低处理速度；一旦超出限额，作业将暂停或完全终止。此处使用的计算单位是大型语言模型在理解和生成文本过程中所需的基本单位，随着使用量增加，应支付的成比例成本也随之上升。
公司方面警告称，多层级连接的自动化代理可能会陷入递归循环或向系统提出过多问题，从而偏离原本的工作范围。在此类情况下，计算用量不仅会呈指数级增长，企业还将面临收到意外高额账单以及运营环境不稳定的双重困境。Portal26 方面强调，该工具是首个能够根据企业规模专门管理特定风险因素的方案，并解释其不仅是简单的限制装置，更是一个综合管理平台。
Arthi Raman 首席执行官指出：“基于代理的人工智能技术虽然强大，但如果成本管理不当，很快就会变得昂贵且混乱。”他以 Uber Technologies 为例，补充说这很好地反映了企业在 AI 引入速度与成本可预测性之间面临的冲突。他还表示，新模块将通过向客户提供透明的详细使用情况，大幅减少收到未计划账单的情况。
此次更新不仅限于限制用量，还包含了实时可视化代理系统中计算资源如何使用的功能。当接近预算上限时，系统会自动介入，配备了自适应安全机制。这表明公司旨在从一开始就将成本可预测性作为运营的基本值，而非事后进行财务补救。这一策略恰逢生成式 AI 从实验阶段向实际工作环境扩展、相关问题日益凸显的关键时期，对于在多个任务中模型调用连续发生的系统中，控制每次调用产生的成本至关重要。
Portal26 此前也曾推出过聚焦 AI 安全与业务价值测量的代理管理工具。首席产品与 AI 官 Paksi Razan 评价称，此次新产品不仅是简单的成本控制工具，更是“负责任的 AI 运营”的核心基础架构。这家获得风险资本投资的初创企业目前已筹集 1500 万美元资金，主要投资方包括 Refinery、Shasta Ventures 和 Fusion Fund。随着企业间生成式 AI 的竞争从实验室阶段转向实际运营阶段，“成本控制”已成为与“性能”同等重要的核心议题。随着 AI 代理的扩散速度加快，精确保管计算用量的工具重要性也将愈发凸显。