请问HN：你们公司是如何管理内部AI代理的？
我们是一个小团队，正在研究公司如何处理内部人工智能代理的运营方面——这些代理是为财务、运营或市场营销工作流程构建的。我们关注的不是现成的SaaS工具，而是你们工程团队开发的定制代理。
我们具体想了解的内容包括：
1. 你们内部目前运行的代理数量是多少？
2. 日常管理这些代理的是工程团队还是使用它们的业务团队？
3. 你们如何跟踪这些代理的成本（如大型语言模型API费用、计算费用）？
4. 如果业务团队想要改变代理的行为，具体的流程是怎样的？
我们真心希望了解这个领域的情况，而不是在推销任何东西。
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We're a small team researching how companies handle the operational side of internal AI agents -- the ones you've built for finance, ops, or marketing workflows. Not the off-the-shelf SaaS tools, but the custom agents your engineering team shipped.
Specific things we're curious about:<p>How many agents are running internally that you know of?
Who manages them day-to-day -- engineering or the business team that uses them?
How do you track what they cost (LLM API fees, compute)?
If the business team wants to change the agent's behavior, what's the process?<p>Genuinely trying to understand the landscape, not selling anything.