别再只看 AI Demo

AI Demo 最容易让人上头。

它打开网页，点几下按钮，生成一份报告。过程顺得像未来已经到了。

但演示有一个天然问题：它只需要成功一次。

真实工作不一样。

真实工作里，资料会缺页，网页会加载失败，字段会对不上，同一个客户可能有两个名字，同一个产品可能有三个规格。

这些麻烦通常不会出现在 30 秒演示里。它们要等 Agent 连续跑一段时间，才会慢慢冒出来。

Demo 展示的是顺滑，不是工作能力

我不是说 Demo 没价值。

Demo 能说明一个方向有没有可能，也能让人快速理解产品能力。

但如果你要把 Agent 接进公司流程，只看 Demo 就太冒险了。

因为 Demo 往往会把最难的部分藏起来。

比如输入是干净的，权限是预先配好的，任务路径是固定的，失败步骤已经被剪掉了。

最后你看到一张漂亮表格、一份总结、一个看起来很像样的报告。

真实业务最消耗人的，恰恰不是最后那张报告，而是中间的脏活。

文件名不统一，字段缺失，重复记录要合并，新旧资料互相打架，客户只写了半句话，但你还得判断他到底要什么。

如果这些东西不放进测试里，你测到的只是“表演能力”，不是“工作能力”。

一小时压力测试，比一次成功更有用

我现在更愿意看一个朴素指标：它能不能连续工作一小时。

这句话听起来不酷，但很实用。

一小时里，Agent 会遇到更多接近真实业务的小问题。

资料缺一页，它会不会乱编？

网页打不开，它会不会卡死？

权限不够，它会不会绕规则？

字段冲突，它会不会选一个看起来顺眼的答案？

结果不确定，它会不会主动标出来？

这些细节不炫，但它们决定 Agent 能不能进生产流程。

用邮件处理 Agent 举个例子

如果你要评估一个邮件处理 Agent，不要只给它一封干净邮件。

那太容易了。

你可以给它 30 封。

里面有客户咨询，有内部转发，有附件缺失，有日期冲突，还有几封邮件只写了半句话。

然后让它做一件具体的事：提取行动项，标出负责人，标出截止时间，标出不确定字段，最后生成一份团队能用的跟进清单。

这时候你才看得出来，它到底是在工作，还是在表演。

如果它遇到缺失信息就自己补，遇到冲突字段就随便选，遇到网页抓取失败还假装已经完成，这种 Agent 再会写总结也不能放心。

真正可靠的系统，不是永远一路成功。

那不现实。

真正可靠，是知道什么时候不该继续。

选型时，先问这 6 个问题

公司选 Agent，不是为了看它表演。

你要的是一套能交付、能复查、出问题有人能接手的工作方式。

所以我会先问 6 个问题。

这 6 个问题，比“模型是不是最新”更接近真实业务。

因为最后承担后果的不是模型。

是你的销售、运营、交付、客服，是那个第二天要拿结果继续干活的人。

小团队可以这样试运行

不用一上来就搭复杂评测系统。

先选一个低风险但足够真实的任务，跑 3 到 7 天。

比如客户邮件整理、内部周报、会议纪要、产品文案检查、线索初筛。

每天记录四件事：

试运行结束后，不要只看它生成了多少内容。

要看它有没有让复核变轻，让交付更稳，让团队少返工。

如果没有，它只是把成本从“写”转移到了“检查”。

这种工具可以继续观察，但不要急着放进核心流程。

最后

AI 工具越强，越容易让人被第一次演示打动。

但公司真正需要的，不是一次顺滑表演。

是可重复、可复查、可交付。

Agent 能连续工作一小时，能处理真实噪音，能留下日志，能把不确定标出来，能交出团队接得住的结果，它才有资格进入业务流程。