从Token到OPC，北京开始搭智能体经济

北京正在把智能体发展所需的技术、连接、组织、计量和治理机制，放进同一套政策框架。

7月21日，北京市发展改革委、市委网信办、市科委中关村管委会、市经济和信息化局联合印发《北京市关于加快智能体引领发展的若干措施》。

文件共十条，涵盖基础模型、驾驭层工程（Harness Engineering）、智能体互联协议、技能市场、AI OS、智能终端、OPC、Token经济、TaaS、AaaS、RaaS以及安全治理等内容，目标指向“推动智能体创新引领发展，率先培育智能经济新形态”。文件于7月23日正式公开。

这些安排可以重新拆成六层。

最底层是模型、芯片和算力构成的智能供给，Token则承担重要的计算与服务计量功能；向上是Harness、记忆、工具和中间层软件构成的执行基础设施；AIP、技能市场、软件商店和AI OS承担连接与能力分发；OPC等新模式对应生产组织变化；TaaS、AaaS、RaaS以及价值计费探索新的商业方式；身份、权限、安全、沙箱和监管机制构成治理层。

本文所称“智能体经济”，是对这套结构的分析性概括。政策正式使用的表述是“智能经济新形态”。

过去几年，AI产业主要围绕模型、算力和应用展开。智能体进入真实生产环境以后，问题变得更复杂：模型不仅要回答问题，还要持续执行任务；智能体不仅要调用工具，还要寻找其他智能体和外部能力；企业购买的也不再只有模型调用量，还可能是一个动作、一项任务甚至一个结果。

北京这份政策所触及的，正是这些变化背后的基础设施。

模型之外，智能体先要一层执行系统

大模型擅长生成答案，并不天然等于能够稳定完成一个持续数小时、跨越几十个步骤的真实任务。

一个智能体执行复杂工作时，需要知道任务进行到哪一步，需要保存上下文和状态，需要调用不同工具，需要处理失败和异常，还可能与其他智能体协同。模型负责推理，其中大量工程问题发生在模型之外。

北京因此将驾驭层工程，也就是Harness Engineering，直接写入政策。

《若干措施》提出，围绕上下文工程优化、任务持久化、多智能体协作、系统可扩展等建设智能体共性底座，同时完善中间层软件栈、关键算子、框架和基础工具链，提升复杂任务链路长度和长程任务执行稳定性。政策还提出建设高价值能力资源共享平台、智能体技能市场、开发平台和软件商店。

这一层解决的是模型能力怎样变成稳定执行能力。

如果智能体只能在一次对话里表现聪明，它仍然接近传统AI产品；当它能够保存任务状态、持续调用工具、处理中断、协调多个任务并在授权范围内长期运行，才更接近一个可以进入生产系统的执行单元。

这也改变了软件能力的组织方式。

过去，一个软件需要什么功能，往往由开发者提前写入产品。智能体体系中，一部分能力可以逐渐变成外部资源：需要搜索时调用搜索，需要编程时调用代码工具，需要专业判断时寻找相应智能体，需要进入现实系统时再调用具体服务。

智能体由此不必拥有所有能力，但必须能够找到、理解和调用能力。

这就进入了下一层。

协议和技能市场，决定智能体能否形成网络

智能体数量增加以后，一个新的问题随之出现：不同智能体、工具和服务怎样互相找到，并用相对统一的方式协作。

国际上已经出现不同方向的协议探索。MCP主要解决AI模型和智能体如何连接工具、API、数据源等外部资源；A2A面向独立智能体之间的发现、通信、任务委托和协作。A2A官方也明确将两者定义为互补关系：MCP更接近Agent与工具之间的连接，A2A处理Agent与Agent之间的协作。

国内的AIP体系则在身份、描述、发现、交互和工具调用等环节推进标准化。

5月22日，国家市场监管总局、国家标准委批准发布8项国家标准化指导性技术文件。其中，《人工智能 智能体互联》系列已经覆盖总体架构、身份码、身份管理、智能体描述、智能体发现、智能体交互、智能体工具调用等内容。北京此次又明确提出，加强智能体互联协议AIP等相关国家标准、行业标准的推广应用。

这些标准解决的问题非常基础。

一个智能体进入网络，需要有可识别的身份；需要描述自己具备什么能力；其他智能体需要能够发现它；发现之后，还需要建立交互和调用方式。

身份、描述、发现和交互一旦逐步标准化，智能体能力才有条件从一个个封闭产品中释放出来。

这也是技能市场、软件商店和AI OS同时出现的原因。

技能市场负责把可复用能力组织起来，协议负责连接，AI OS进一步承担跨设备、跨生态和跨场景的协调。北京的政策已经提出研发企业级、行业级人工智能操作系统，提高跨设备协同、跨生态开发和跨场景部署能力。

互联网需要协议和操作系统，移动互联网需要应用商店。智能体规模扩大以后，也需要一套降低发现、连接和调用成本的基础设施。

AIP、MCP和A2A目前各有侧重，也不存在简单的替代关系。更重要的变化在于，协议和能力分发已经从开发者工具问题进入产业基础设施问题。

Token经济的下一步，是给结果定价

“Token经济”是北京这份文件中传播最广的概念之一。

这里的Token指大模型处理信息所使用的词元，与加密资产、区块链领域通常所说的Token并非同一概念。

过去，Token主要是一项技术和成本指标。模型API按照输入、输出Token数量收费，企业可以据此核算一次调用需要消耗多少推理资源。

北京正在把Token向更完整的产业计量体系延伸。

6月底，亦庄披露北京首座词元工厂日产能已经突破1.4万亿词元，并规划建设词元分发调度中枢，形成“工厂供词元、平台分词元、社区用词元”的产业安排。7月21日的市级政策进一步提出建设Token工厂，探索Token服务质量评估、计费规范、评价指标体系以及Token券、智能体服务券。

政策中更有分量的一句话，是“鼓励创新主体从Token消耗量计费转向价值计费”。

同时出现的还有三种商业模式：Token即服务（TaaS）、智能体即服务（AaaS）和结果即服务（RaaS）。

如果从计费对象观察，这三类模式对应着不同的商业重心：企业可以购买智能资源，也可以购买一个能够承担任务的智能体服务，还可能进一步按照任务完成结果付费。

市场上的产品已经出现类似变化。

Salesforce的Agentforce提供Flex Credits模式，按照Agent执行的Action消耗额度；Intercom的Fin AI Agent则采用Outcome计费，只有形成Resolution、Procedure handoff、Qualification等成功结果时才产生相应费用。

从Token到Action，再到Outcome，计量对象越来越接近业务价值。

这条变化对智能体商业化尤其重要。

一个客服智能体为了完成一次服务，背后可能调用多个模型、读取知识库、执行工作流。企业最终关心的是客户的问题有没有解决。一个编程智能体可能消耗大量Token和工具调用，购买方衡量的则是功能能不能按要求交付。

当智能体承担的任务越来越完整，单纯按计算资源收费就可能覆盖不了全部商业关系。

Token仍是重要的成本计量变量，但收入端有机会逐步靠近动作、任务和结果。

北京把“价值计费”和RaaS同时写进政策，也把智能体产业从“生产多少智能”进一步推到了“这些智能怎样形成可交易价值”。

OPC试验的是新的企业组织方式

经济活动除了需要技术和市场，还需要组织者。

北京在这份文件中专门提出支持以OPC（一人公司）为代表的创新创业新模式。

今年以来，OPC已经在北京多个区域进入实践。7月，亦庄首批8家OPC社区集中挂牌，当地已有超过4万平方米OPC专业空间，入驻OPC主体超过300家，并上线模型券即时补贴平台。

北京市级政策进一步提出建设OPC社区和全周期服务站，为相关主体提供弹性算力、专业孵化、创业辅导、科技金融、知识产权和政策咨询等服务，并优化相关注册流程。

OPC目前并不是一种新的法定企业类型。

海淀区在此前的政策征求意见反馈中明确表示，目前暂无对OPC的法律定义，后续将通过配套申报指南明确支持对象；涉及有限责任、无限责任等问题，仍按照《公司法》和市场监管部门相关要求处理。

因此，OPC更适合被理解为AI推动下的一种创业和组织模式。

它背后的变量是组织成本。

过去一家小企业扩大业务，通常需要增加销售、客服、设计、研发、运营等岗位，人员增加之后又需要新的管理层级。生成式AI提高了单个人的工作效率，智能体继续向前一步，把一部分工作转化为可以持续调用的数字化服务。

一个创业者可以同时使用客服Agent、编程Agent、营销Agent、数据分析Agent，再购买法律、财税等外部专业服务。业务增加以后，企业未必立即增加同等比例的正式员工，也可以先增加模型、Agent和外部能力的调用。

企业的一部分固定人力成本，由此可能转化为按需购买的智能服务成本。

这种变化不会让传统公司组织消失，却可能降低形成一套完整经营能力所需要的最低人员规模。

北京给OPC配套算力、模型、融资、知识产权、登记和社区服务，实际上是在为这种组织变化提供现实试验场。

智能体对企业的影响，也从“让员工效率更高”继续向“企业需要怎样组织人和智能”推进。

最后一层，是行动权

技术、连接、计量和组织逐渐成形之后，智能体进入真实经济还需要解决最后一组问题：行动权。

相较以内容生成和建议为主的AI应用，智能体进一步强调任务执行能力。

当智能体被授予调用企业系统、修改数据、执行工作流、下单支付或者操作设备等权限以后，一次错误判断就可能直接形成现实后果。

因此，智能体经济需要的不只有身份，还需要一整套围绕权限和责任建立的治理机制。

今年5月，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合发布《智能体规范应用与创新发展实施意见》，提出研究建立智能互联网体系架构，探索智能体注册平台和数字身份管理，推进检索发现、能力声明、身份标识、可信互联、合规支付等基础能力。同时明确要求厘清用户本人决策、用户授权决策和智能体自主决策之间的权限边界，智能体执行操作不得超出用户授权范围。

北京此次又把分级分类监管、可信沙箱、安全检测、安全认证、攻防对抗和“以模治模”等措施纳入政策。

一套智能体进入经济活动的基本规则由此逐渐显现：

先要知道谁在行动，再判断它具备什么能力；能执行到哪一步，要由授权决定；涉及资金、数据和真实系统时，还需要控制权限、保留记录并能够追溯责任。

模型能力越强，智能体获得的执行范围越大，这些规则的重要性就越高。

回头看北京此次政策，Harness、AIP、技能市场、Token、OPC、RaaS和安全治理并不是彼此孤立的几个热门概念。

它们分别处在同一套体系的不同位置。

模型、芯片和算力提供智能；Harness让智能能够持续执行；协议和技能市场让能力可以连接和组合；OPC探索新的生产组织；Token及价值计费解决智能服务如何计量和定价；身份、权限和安全体系负责控制行动边界。

大模型解决的是机器能够获得多强的智能。

接下来更重要的问题，是这些智能怎样被稳定调用、怎样进入企业、怎样形成交易，又怎样在明确授权和责任边界下参与真实经济。

北京已经把这些问题放进了同一张政策图里。

智能体经济的基础设施，正在从概念走向建设。