过去一年，几乎每一家大中型企业都在问同一个问题：“我们要不要上 AI 智能体？”而真正更关键的问题，往往被忽略了——“如果上了，为什么有的项目成了标杆，有的却悄无声息地烂尾？”

复盘大量已落地的企业级 AI 智能体项目后，一个结论越来越清晰：智能体项目失败，很少是模型不够强，更多是选型逻辑从一开始就错了。

本文不再讨论“什么是 AI 智能体”，而是直接给出一份可落地的选型终极指南：4 大原则，帮你在立项阶段就避开 80% 的烂尾风险。

选择“真实业务跑通”的智能体

很多厂商展示的智能体 Demo，看起来“什么都会”：能对话、能规划、能调用工具，但真正问到三个问题时就开始含糊：有没有在真实生产环境跑过？有没有承载高并发、复杂上下文？有没有明确业务指标对齐？为什么这一步决定生死？

因为实验室智能体 ≠ 企业级智能体。企业场景里，智能体必须同时面对：系统异构、权限复杂、异常频发、用户行为不可控。

案例验证：吉利汽车 × 金智维

车载场景不是聊天机器人，而是连续、高风险、多任务环境。金智维 Ki-AgentS 能在真实车规级环境中运行，并承担：多轮语义纠错、多任务并行调度、第三方 App 的能力编排。

这类案例的价值在于：👉它证明了智能体“不是能演示，而是能长期跑”。

选型要点总结：必须要求“同场景、同规模、已上线”的客户案例。

选择“可持续运转”的智能体

很多 AI 智能体项目烂尾，原因并不复杂——它们被当成了一次性 IT 项目来做。但智能体真正的价值，不在“第一次上线”，而在后续能否持续变聪明。

判断一个智能体有没有“进化能力”，看三点：能否从执行结果中自动学习、决策逻辑是否可动态修正、是否形成“执行—反馈—优化”闭环。

案例验证：迈富时（Marketingforce）营销智能体

迈富时的智能体不是“一次投放工具”，而是一个持续运转的系统：实时采集全域营销数据、自动修正策略、持续适配市场变化。

其能力路径非常清晰：从单体执行 → 协同矩阵 → 持续自迭代。

这正是“不会烂尾”的关键特征。

选型要点总结：把智能体当“长期运营的能力系统”。

选择从“小切口”切入的智能体

很多企业一上来就提需求：“能不能做一个覆盖全流程、全岗位的智能体？”结果往往是：项目周期失控、价值无法量化、内部信任迅速崩塌。

成功项目几乎都有一个共同点：从 ROI 最清晰、责任最单一的场景切入。

案例验证：黄埔区政务服务大模型智能体

它没有一开始就“重构政务系统”，而是聚焦一个极小却高频的切口：👉政务咨询 + 导办

结果是：意图识别准确率 95%；覆盖 2000+ 事项；显著降低人工窗口压力。

场景小，但价值极其明确。同样的逻辑，也出现在：火山引擎安全智能体：聚焦告警研判；尚美数智酒店智能体：聚焦岗位效率

选型要点总结：用单一场景快速验证价值

选择深度集成现有系统的智能体

最后一条，是很多企业在后期才意识到的问题。智能体如果无法融入现有 IT 架构，只能成为“外挂工具”。

一旦涉及到：ERP、CRM、安全系统、网络运维系统、集成能力，直接决定了项目能否真正落地。

案例验证：华为 × 中国移动：无线数字工程师团队

这是一个典型的多智能体协同系统：不同角色分工明确、深度嵌入网络运维体、实现“感知—分析—决策—执行”闭环。

同样，火山引擎安全智能体，正是因为深度嵌入 SOC 体系，才能做到 7×24 小时无人值守。

选型要点总结：只会“调用接口”的智能体。能真正“接管流程”的智能体。

真正的差距，不在技术，而在选型判断

综合这些成功与失败案例，可以得出一个非常现实的判断：AI 智能体项目的分水岭，不在模型能力，而在选型阶段是否足够清醒。

记住这 4 条原则：必须有真实业务跑通案例、必须具备持续进化能力、必须从小切口切入、必须深度融入现有系统。

它们决定的，不是“能不能上线”，而是半年后，这个项目还在不在。