企业AI应用现状与Agent评测体系思考
将格灵深瞳那位闫总要在AICon上讲企业Agent评测体系，这事儿让我想起去年给某制造业客户做AI质检方案时的尴尬。
他们技术总监拍着桌子说“准确率必须99.9%以上”，我当时差点把咖啡喷在需求文档上——兄弟们，知道要达到这个数字需要多少标注数据吗？关键产线上连个像样的工业相机都没装全。
现在企业搞AI就跟二十年前买ERP似的，总觉得上个系统就能解决所有问题。
有次去东莞看注塑机厂，老板指着流水线问我：“听说现在AI能预测设备故障？我这套德国机器能不能也搞个数字孪生？”转头发现他们车间的老师傅还在用纸质工单记录停机时间。
这种场景谈Agent评测就像在旱地里讨论游泳姿势，先把数据水管接上行不行？
最近总被问“怎么衡量AI员工靠不靠谱”，说实话这问题本身就带着认知偏差。
去年帮某零售客户做智能客服，上线前市场部非要跟人类客服PK响应速度，结果AI三秒回十条，用户投诉量反而涨了30%。现在他们学乖了，考核指标改成了“首次解决率 + 情绪安抚值”，这就对路了。
企业需要的不是会考试的AI，而是能融入真实业务流的智能体。
见过最实在的AI应用是深圳某电子厂的AOI检测，老师傅带着算法工程师在产线蹲了三个月。
他们搞出来的瑕疵分类体系连深度学习都没用，就是决策树加几个图像处理算子，但误检率比某大厂的视觉云服务还低20%。后来才知道，那些云服务商的测试集里根本就没他们这种特殊反光材质的样本。
所以闫总说的评测体系，要是脱离具体产线环境谈指标都是耍流氓。
突然想起上个月某车企CIO的暴论：“我们现在招AI产品经理，首先看会不会修机床。”虽然极端但挺在理。
企业Agent这玩意儿，最后拼的不是算法多fancy，而是实施团队能不能读懂设备报警声里的潜台词，知不知道质检员偷懒时的惯用套路。就像老中医把脉，光看医书背汤头歌没用，得闻过一千种病人的口气才行。
