AI 圈前陣子盛行「盡量用、用力燒」文化，許多企業為了加速數位轉型，不僅鼓勵員工大量使用 AI，甚至設立排行榜刺激員工採用率。然驚人帳單陸續寄達後，這場狂歡也悄悄變調──企業開始意識到，必須重新檢視 AI 實質效益，並嚴格控管 Token 消耗量。
這波技術與成本討論的轉折點，聚焦近期 AI 圈最熱門的新詞彙：「循環工程」（Loop Engineering）。
促成這波討論的關鍵人物之一，是 OpenClaw 創作者、現任職 OpenAI 的彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）。他發文點出核心觀念：開發者應該停止「手動下提示詞」（Prompting），轉而設計能自動提示代理模型的「循環系統」（Loops）。
Here’s your monthly reminder that you shouldn’t be prompting coding agents anymore.
You should be designing loops that prompt your agents.
— Peter Steinberger 🦞 (@steipete) June 7, 2026
以這套新思維，工作流程設計重點發生轉變，不再只是單純寫出完美的提示詞，而是建立具「自我檢查、修正與重試」機制的自動化流程。這宛如多步驟任務的自動駕駛，能讓 AI 代理（AI Agents）極少人工介入，就自己完成「規劃、驗證、失敗重試」步驟，直到達成預設目標。包括 Anthropic 旗下 AI 程式工具 Claude Code 負責人鮑里斯·謝爾尼（Boris Cherny）等業界領袖也參與討論，讓「循環工程」成為代理式 AI 發展的成熟趨勢。
儘管前景令人振奮，但實務隱憂也隨之浮現。循環執行的最大副作用，就是 Token 消耗量將呈指數級上升。
AI 模型多次堆疊、反覆驗證與自我修正，代表企業更面臨極度不可預測的支出。業界評論一針見血：真正技術考驗不再是讓 AI「自己跑」，而是如何幫系統加裝煞車。若沒有設計完善的停止條件（Stopping conditions）、驗證機制與成本上限，看似聰明的自動化循環，極可能淪為瘋狂燃燒預算的財務黑洞。
這些疑慮已真實反映至企業近期的營運決策。外媒《TechCrunch》與《404 Media》報導，全球顧問巨頭 Accenture 已開始阻止員工將寶貴的 AI 額度，耗費在「將 PDF 轉成簡報」這類低產值的簡單任務，此決策顯得格外諷刺，因 Accenture 之前才傳出有「若員工不積極使用 AI，恐影響升遷機會」的公告。
外流的會議錄音顯示，Accenture 代理式 AI（Agentic AI）策略負責人 Justice Kwak 坦言： 「AI 已開始對我們的成本結構產生實質影響……支出非常難預測；高層現在都在問，這些花費是否真的製造對等價值。」
整體而言，AI 產業正跨入更務實的新階段：從「鼓勵盡量用」，走向「必須證明值得用」。
「循環工程」確實代表 AI 代理系統技術設計的躍進，但也將企業硬生生拉回商業現實──當 AI 越來越聰明、越來越能自動運作時，企業究竟準備為多少 Token、多少次試錯，以及多少不確定性買單？這將是所有技術長與財務長接下來必須共同面對的難題。
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（首圖來源：Unsplash）
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