AI Agent失控循环成本估算器
估算AI Agent陷入死循环、重复调用工具或模型时的潜在损失，对比设置max_iterations硬上限与不设上限两种情况下的成本差异，帮助评估失控风险和护栏价值。
免费在线工具
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使用说明
填写四项参数：单次调用成本（一次Agent步骤/工具调用/模型调用的平均花费）、失控时每分钟调用次数（Agent陷入循环大概多快触发一次调用）、发现前经过的分钟数（从失控开始到被人工发现或告警触发大约要多久）、以及max_iterations上限（如果你的Agent框架设置了最大迭代次数硬上限，填在这里；不设置就留空或填0）。
页面会实时显示两个对比卡片：左侧“未设置上限”卡片显示按发现前的分钟数持续失控、完全不设上限的情况下会产生多少次调用和多少损失；右侧“设置上限后”卡片显示如果设置了max_iterations上限，实际会执行的调用次数会被限制在这个上限内（如果失控本该产生的调用次数超过上限的话），对应的损失金额也更低。
下方会汇总显示设置上限相比不设上限能减少的潜在损失金额（美元和人民币两种展示）。点击“加载示例数据”可以快速看一个典型示例：单次调用$0.03、失控时每分钟12次调用、45分钟才被发现、上限50次的对比效果。
功能介绍
本工具用于量化评估“AI Agent失控循环调用”这一常见风险场景的经济损失，帮助工程师向团队说明设置调用上限护栏的必要性。
- 输入单次调用成本、失控调用频率、发现前经过时间、可选的max_iterations硬上限四项参数
- 并排对比“未设上限的最坏情况损失”与“设置上限后的实际损失”两种场景
- 自动计算两种场景各自产生的调用次数和对应成本
- 汇总显示设置上限带来的潜在损失节省金额，美元/人民币双币种展示
- 上限值留空或填0/负数时，工具会自动按“未设置上限”处理，两侧结果保持一致
- 一键加载典型场景示例数据
使用场景
向团队证明护栏投入的必要性
AI工程师想说服团队/领导给Agent系统加max_iterations上限护栏时，用本工具算出的具体损失金额作为说服材料，比空泛地说“有风险”更有说服力。
评估现有上限设置是否足够保守
已经设置了max_iterations的团队，用本工具反推：如果失控真的发生，当前上限值实际能省下多少钱，判断上限是否设得过于宽松。
AI Agent项目上线前的风险评估清单
在AI Agent功能正式上线前的风险评估会议上，作为其中一项经济损失量化依据，配合其他安全检查项一起过一遍失控场景。
常见问题
为什么AI Agent会“失控循环调用”？
常见原因包括：工具调用失败后Agent反复重试同一个失败操作、多个Agent互相触发对方任务形成循环、Agent对同一个子任务反复分解却始终无法收敛、代码bug导致终止条件从未被满足等。这类问题在缺少调用次数硬上限的情况下，理论上可以一直运行到人工发现为止。
“未设置上限”和“设置上限”两个数字为什么有时候一样？
如果失控期间理论上产生的调用次数本身就低于你设置的上限（比如上限填得很宽松），上限就不会真正生效，两个数字会相同。这种情况说明当前设置的上限对这个失控场景没有实际保护作用，可以考虑调低上限。
这个估算器算出来的数字准确吗？
这是一个简化的线性估算模型（失控分钟数 × 每分钟调用次数 × 单次成本），实际场景中失控调用的频率可能不是恒定的、告警发现时间也有不确定性，因此结果仅用于风险量级评估和沟通说服，不是精确的财务预测。
除了设置max_iterations，还有什么办法降低失控风险？
本工具只聚焦“调用次数上限”这一种护栏并做成本量化，实际生产环境中通常还需要结合超时熔断、单位时间调用速率限制、异常检测告警、人工审批关键操作等多重机制，max_iterations只是最基础的一道防线。