萬億Tokens破圈2026：一家AI Agent企業跑通了“真AI生產力模型”

從B2C場景中被“反復使用”開始，到在真實業務中被“長期消耗”，再到能夠進入制造業這樣更重資產、更長鏈條的產業體系，這條路徑本身，構成了一套清晰的驗證邏輯，那就是先在高頻場景中跑出穩定性，再在復雜業務中經受住持續運行的考驗，最終才具備進入更重產業體系的條件。

從這個視角再回看，探跡科技跑出的，并不只是萬億Tokens這樣一個規模數據，而是一條AI Agent從概念形態，走向實體產業AI生產力的可復制路徑。

作者|斗斗

出品|產業家

2025年底，一組來自業務一線的數據，悄悄刷新了行業對AI Agent的想象。

一款Agent，年度Token消耗量超過10萬億，日均超500億Tokens，并以月均近20%的速度持續增長。在ToB行業的Agent應用中，其Token消耗量已進入前十，正式邁入萬億Tokens俱樂部。

它就是——探跡B2C Agent。

要知道，在AI圈子里，Token被視作衡量AI“真實工作量”的計量單位。如果把AI看作一座“數字工廠”，10萬億Tokens就像電表讀數，代表著這座工廠一整年的產能。只有在大量真實業務、高并發場景里持續運轉，才能跑出這樣的“電表刻度”。

與這一數據同時被關注的，還有兩條來自資本市場的消息。一方面，全球科技巨頭Meta宣布收購AI初創公司Manus，強化其在通用型AI Agent領域的布局；另一方面，A股上市公司真愛美家股價表現強勁，市值穩步攀升，其背后，正是市場對探跡科技擬入主真愛美家這一動作的積極預期。

一個是全球科技巨頭補齊AI TO C拼圖，另一個則是AI Agent企業和實體產業場景深度聯手。兩條消息，共同指向同一個答案—AI Agent正從“Demo階段”邁入“生產力時代”。

幾個疑問是，探跡科技為何能備受市場認可？它用AI真正解決了怎樣的問題？以及在如今被業內人士成為Agent落地元年的2026，探跡B2C Agent將為行業、產業帶來什么借鑒價值？

實踐是檢驗價值的唯一標準。AI生產力元年，已經到來。

一、AI Agent，

產業AI落地的“死亡三角”

企業用戶側的聲音，往往最能還原新技術落地最真實的面貌。

佛山順德，一個享有“世界美食之都”的城市。也是中國最具代表性的廚電與餐飲產業帶之一。這里密集分布著大大小小的餐飲品牌、中央廚房和設備工廠。

2009年，商用廚房設備企業德瑪仕就誕生于此，成為首批進駐互聯網銷售渠道的商用廚房設備企業，并在發展過程中不斷做大，規模產品連續多年在京東商城銷量領先。

不過，隨著生意從線下走向線上，前端流量越來越大，咨詢問題越來越細，訂單鏈路越來越長，像服務體驗、客服效率、線上轉化這些看不見摸不著的軟指標，把德瑪仕拉到一個全新的戰場。

為了解決這些問題，德瑪仕也上過客服機器人。把知識庫一點點往里“喂”，問答一條條配置，看上去系統越來越完善，實際上問題叢生。比如買家一旦問得稍微繞一點，機器人就開始答非所問，有的話術生硬，像是把說明書拆開念給人聽，且每次上新、改活動，都要運營和技術反復改配置，維護成本居高不下。

表面看，這是一個工具難用的問題，真正被影響的卻是生意本身。比如由于常規咨詢壓在人工身上，導致團隊疲于應付重復問題，沒人有精力去做有價值的銷售引導；高峰期響應慢一點，顧客直接關掉聊天框，轉化率悄悄下滑；與此同時，人力成本一路上漲，服務體驗卻高度依賴“老客服”的個人經驗，一旦離職，團隊整體水平就會出現波動。

德瑪仕的處境并不特殊，亦是整個營銷與客服場景的共性問題。

對大量B2C品牌來說，營銷、客服、私域這些前線場景有幾個共同特征，那就是咨詢量大、問題雜、節奏快、強依賴人。企業想用AI，但現實是傳統機器人規則重、不理解上下文、更不懂行業，企業不敢把核心業務真交給它。用得深，怕出錯傷口碑；用得淺，又看不到價值。

因此，企業真正需要的，并不是一個冰冷的AI工具，而是一個可以像團隊一樣長期值班、穩定接管關鍵業務鏈路的服務方。

從服務商角度來看，要交出這樣的Agent答卷并不容易。

原因在于，企業對于AI的真實需求，并未被現有當前市面上的AI方案充分滿足。即一方面部分Agent本身缺乏足夠的行業知識與場景理解，企業只能讓其處理邊緣、低風險的碎片任務；另一方面不少AI服務商根本無法提供端到端的交付模型，AI無法在企業現有系統中跑通完整鏈路，最終只能停留在PoC或短期試點。最后導致項目難以走深，更難在多個品牌和場景中復制，規模效應始終起不來。

當不敢用、不好用、用不大這三件事疊加，便共同構成了產業AI落地過程中最典型、也最棘手的“死亡三角”。

二、10萬億Tokens背后：

理解探跡B2C Agent路徑

探跡科技的B2C Agent，給出了解法。

德瑪仕引入探跡B2C Agent之后，在業務中打造了多個Agent，實現了從售前、售后到運營都能覆蓋到的Agent網絡。還通過自定義Agent能力，給不同場景定制、配置不同角色的Agent，配置完成后，這些Agent在后臺按照預設策略自動協同，必要時還能直接調用系統工具，把訂單信息補充完整、把物流狀態查給顧客看。

對德瑪仕而言，相當于多了一支7×24小時不掉線、不請假的“AI數字員工軍團”。

更重要的是，這支“AI數字員工軍團”不是一成不變的。

德瑪仕基于探跡科技的AI知識庫能力，讓這支“AI數字員工軍團”可以在后臺持續自主學習海量的商品知識、行業動態，把德瑪仕這些年積累下來的銷冠話術、轉化技巧一點點學進去，復刻成自己的溝通策略。在實際應用中，其不僅能回答非常細的專業咨詢，還能根據不同門店類型、預算區間、使用場景，給出更貼合實際的方案推薦，再順手把訂單備注、發貨要求、售后注意事項都整理好、寫進系統。

這使得“AI數字員工軍團”可以像真人一樣溝通，甚至比真人更懂產品，更懂品牌。

在與顧客持續互動的過程中，德瑪仕又基于探跡B2C Agent的記憶能力，讓Agent自動記住顧客的關鍵信息，比如用戶是做什么類型的餐飲、廚房面積多大、偏好怎樣的設備組合等，并且為其打上標簽。下次溝通時，AI會根據這些標簽，把更合適的產品推給對的人。

也因此，德瑪仕這支“AI數字員工軍團”不再只停留在解決當下問題，而是慢慢沉淀成一套長期可用的客戶資產。

這些能力疊加起來，帶來的不是幾條指標的微調，而是整體服務方式的改變。目前，德瑪仕已實現了穩定承接70%常規咨詢、接待能力提升300%、響應時間縮短到8秒、轉化率提升，整體降本。

可以發現探跡科技的Agent定位不是邊緣可有可無的場景，而是B2C營銷、客服、運營、私域，這些場景在企業內部高頻發生、直接影響收入、人工成本高、波動大。這也恰是探跡科技智能體的出發點。

出發點之外，更關鍵的是路徑選擇。相較于產業中只能處理單一任務、稍復雜就轉人工的Agent方案，探跡科技采用的是多Agent協同、覆蓋全流程、可持續運行的底層設計，通過“AI數字員工軍團”的方式，為企業提供端到端的智能體能力支撐。

在此基礎上，其還能結合業務進行深度學習和理解，復刻企業成熟的業務路徑，使其在長期運行中不斷逼近最優執行狀態。也正因如此，企業對智能體的使用不再停留在短對話或淺交互層面，而是延伸到更長鏈路、更深推理的真實業務場景。Token消耗也隨業務復雜度自然提升。從產業角度看，復雜度不是被堆出來的，而是被業務拉出來的。

進一步來看，探跡科技的價值并不只體現在對個體的服務，更體現在AI規?；芰ι稀Ｒ劳衅髽I級Agent平臺的可復用、可配置與可復制，以及高質量行業數據的持續積累，其系統成本隨規模下降、穩定性隨規模增強，客戶越多，系統越成熟。目前，探跡B2C Agent已服務超過10000家品牌客戶，包括妙可藍多、晨光、格力等頭部企業。

正是由于場景夠深，Agent的全流程協同，底層平臺能支撐長期、高并發運行。Agent被真的用起來，也由此帶來了持續的計算與服務需求。這也解釋了為什么探跡B2C Agent一年Tokens消耗量高達10萬億。

三、探跡科技

打造了一個真正的“產業AI生產力”答卷

其實從行業整體來看，在Token消耗量這一指標上，已經逐漸形成了一條清晰的分界線。

這條分界線的一側是云廠商和通用大模型平臺，他們往往擁有龐大的客戶基數或底層分發能力，承擔著大量跨行業、跨應用的模型調用，是承擔萬億級Token調用的主體。

這一點，在IDC《中國大模型公有云服務市場分析，2025H1》報告中便可見一斑，數據顯示，2025年上半年，中國公有云大模型調用量達536.7萬億Tokens。其中，火山引擎以49.2%的市場份額位居中國市場第一，阿里云、百度智能云分別占比27%、17%，位列第二、第三位。

分界線的另一次則是垂直賽道的AI服務商們，他們絕大多數項目的Token消耗規模仍停留在億級、百億級、千億級，能夠跑到萬億級別的案例并不多見，尤其是面向具體業務場景的B2C智能體。

一個問題是，跑出10萬億Tokens的探跡科技，究竟什么特別之處？

答案并不只在模型本身，而在其背后的系統級技術底座——“太擎”“曠湖”。

前者“太擎”并不是一個簡單的Agent Builder，而是一個面向企業復雜業務的智能體操作系統，其核心能力體現在三點。行業專家模型、多能力引擎組合、跨平臺數據交互中樞。如果說“太擎”是智能體的大腦，那么后者“曠湖”數據云，就是其賴以生存的血液系統，海量高質量商業數據底座，支持靈活調用與DaaS訂閱，為AI決策提供精準“燃料”。二者疊加，使探跡科技的Agent能夠長期運行、持續進化、規模復制。

當AI具備了這樣的系統能力，它所能承擔的角色，也就不再局限于效率工具。

回看過去十年營銷與客服技術的發展路徑，會發現一個高度一致的特征：絕大多數系統，解決的始終是讓人更快，而不是替人工作。也正是在這一背景下，探跡科技的路徑顯得格外不同。

這種選擇并不“討巧”。相比輕量化的工具型方案，它意味著必須直面高頻、復雜、不可簡化的真實業務場景。不過也正因如此，反過來拉長了模型的推理鏈條，推動了Token的真實使用。

隨著這套能力在上萬家品牌客戶中被反復驗證，探跡科技逐漸扮演起一個關鍵角色，那就是將AI能力，轉譯為產業真正能用、能承接、能長期運行的生產力。而這，正是當前AI產業從技術走向落地過程中，最稀缺、也最難跨越的一步。

如果說10萬億Tokens消耗量，驗證的是探跡B2C Agent在高頻、復雜、真實業務中的生產力模型，那么近期探跡科技擬入主真愛美家的動作，則把這種生產力能力，進一步推向了更長鏈條、更重資產的制造產業。

要知道，真愛美家所代表的，是一個高度復雜、環節眾多、決策鏈條漫長的傳統產業體系。而探跡科技選擇在這一節點進入，恰恰說明了一件事，那就是當AI Agent已經在B2C場景中被高頻調用、被真實消耗、被長期運行驗證之后，它開始具備向產業縱深擴展的可信度。

從B2C場景中被“反復使用”開始，到在真實業務中被“長期消耗”，再到能夠進入制造業這樣更重資產、更長鏈條的產業體系，這條路徑本身，構成了一套清晰的驗證邏輯，那就是先在高頻場景中跑出穩定性，再在復雜業務中經受住持續運行的考驗，最終才具備進入更重產業體系的條件。

從這個視角再回看，探跡科技跑出的，并不只是萬億Tokens這樣一個規模數據，而是一條AI Agent從概念形態，走向實體產業AI生產力的可復制路徑。