$天潤雲(02167.HK)

這兩年，越來越多企業將 Agent 引入到客户服務場景。

但最近與多家企業客服負責人進行深度交流後，我們發現了一個頗具代表性的現象：並不是所有啓動了 AI 項目的企業，都能順利走到上線這一步。

從交流得到的數據反饋來看，啓動 AI 項目的企業，僅有一小部分能夠順利上線，剩下的大多數項目都會停在同一個狀態——小範圍試點、有限放權、始終不敢真正上線。

覆盤這些項目時，我們驚訝地發現：在 Demo 演示階段，成功者與失敗者的表現幾乎沒有區別，它們都能流暢對話，問題解決率也看似不錯。

拉開差距的核心指標，僅僅在於準確率：順利上線的項目通常能突破 90% 的門檻，而那些擱淺的項目，大多徘徊在 85% 左右。

這不禁讓我們深思：為什麼區區 5% 的數據差，卻構成了 Agent 能否落地的 “生死線”？作為業務負責人，究竟該如何穿透 Demo 的完美表象，去預判 Agent 在真實業務中的價值？

一、Demo 看不見的 5%，才是真正決定生死的差距

要理解這條 “生死線”，首先需要意識到一個事實：Demo 演示階段，本身就無法暴露智能體最關鍵的能力差異。

在 Demo 演示中，Agent 運行在一個高度理想化的環境裏：問題相對標準、場景壓力較低、錯誤是被允許、甚至被忽略的。

在這樣的條件下，85% 和 90% 的 Agent 看起來幾乎沒有區別。但這類測試，本質上驗證的只是：Agent 能不能 “回答問題”，而不是能不能 “承擔業務”。一旦 Agent 被真正推向真實業務場景，這 5% 的差距就會被迅速放大。

真實業務具備 Demo 中幾乎不存在的三個特徵：

①問題複雜度顯著提升，且高度組合化

②用户表達不規範，充滿模糊、情緒和上下文缺失

③錯誤不會被 “重來一次” 抹平，而是會被持續放大，引發復詢、投訴與升級

在這樣的環境下，智能體能力的差異不再是統計意義上的，而是直接轉化為業務結果：

85% 的 Agent 錯誤仍然頻繁且不可預測，必須長期依賴人工兜底，難以形成穩定、可複製的服務閉環。

而 90% 以上的 Agent 錯誤開始變成小概率事件，人工從 “兜底者” 轉為 “例外處理者，才具備形成穩定業務閉環的可能。

這也是為什麼，看似只有 5% 的準確率差異，卻會成為 Agent 能否上線的真正分水嶺。它決定的並不是 “效果好不好”，而是能否形成穩定運行的業務閉環。

二、穿透 Demo，判斷 Agent 能否上線的三個維度

當 Agent 項目遲遲無法上線，很多業務負責人都會反覆回到 Demo 和功能對比中，希望從演示效果裏找到答案。但實踐中反覆證明，Demo 本身並不能回答 “能不能上線” 這個問題。

真正有效的判斷方式，是把視角從 “效果展示”，轉向真實業務運行中的穩定性、風險結構與可控性。換句話説，不是看 Agent 在理想條件下能做到什麼，而是看它在真實業務中會帶來什麼。

因此要判斷一個 Agent 是否具備跨過那條 “5% 生死線”，業務負責人可以從以下幾個維度進行系統審視，如果一個 Agent 做不到：穩定運行 + 錯誤可控 + 持續進化，那麼它本質上仍是一個 Demo 產品，而不是業務系統：

第一，看錶現是否穩定，而不是 “偶爾很準”。

Demo 展示的只是 Agent 的峯值能力，而真實業務考驗的是長期運行下的穩定水平。判斷的關鍵，不在於標準問題能否答對，而在於面對複雜、非標準輸入時，輸出是否依然可預期、可解釋、不失控。

如果一個 Agent 的表現高度依賴 “問題是否規範”，那麼它在真實業務中仍需要大量人工兜底，風險並未真正被消化。

第二，看錯誤是被 “吸收”，還是被 “放大”。

任何 Agent 都不可能零錯誤，真正的分水嶺不在於是否犯錯，而在於錯誤能否被識別、糾偏並被系統性消化。如果錯誤只能不斷轉人工、反覆發生，那 Agent 本質上仍是高風險系統；只有當錯誤被壓縮為小概率、可管理事件，才具備被逐步放權的基礎。

第三，看它是一次性交付，還是會持續進化的系統。

許多 Agent 之所以在 Demo 後迅速失效，本質原因不在效果，而在於它們是靜態系統，而非可進化的 “活系統”。真正需要判斷的，不只是現在準不準，而是當業務、規則與用户持續變化時，它是否具備持續學習與持續校正的能力。

基於以上判斷，業務負責人最理性的選擇，並不是反覆回看 Demo，而是儘早把 Agent 放進真實業務，用真實數據進入 POC 驗證。

真正有價值的 POC，不是換一種形式的演示，而是在真實業務約束下運行：真實用户問題、真實流程壓力、真實錯誤成本。在這樣的環境中，Agent 的差異會被迅速放大——哪些場景穩定、哪些問題易錯、錯誤是否可定位、可糾偏，這些決定 “能不能上線” 的關鍵信號，只有在真實 POC 中才會出現。

這不是一次性放權，而是在可控邊界內，用真實數據驗證真實風險，在 POC 階段，把問題暴露出來，遠比上線後被動承受要安全得多。

如果你願意，天潤融通可以與你一起，把 Agent 放到真實業務場景中，用真實數據、真實效果，通過 POC 幫你做出更清晰、更可控的上線判斷。

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