判断 AI 智能体是否成熟，不能看演示是否流畅，而要看它能否在真实业务流、真实权限、真实异常和真实时限下持续交付结果。所谓“从演示到交付”，本质上是从受控环境中的功能证明，转向可验证、可审计、可追责的生产能力证明。
成熟度的四个判断维度
第一是任务成功率，但重点不在宣传数字，而在统计口径。企业应要求明确任务边界、样本量、统计周期，以及“成功”究竟指完成某个步骤，还是完成全流程。只展示最优路径或内测片段，无法证明智能体具备稳定交付能力。
第二是人工接管率。智能体失败后是否需要人工介入，直接决定它究竟是在替代工作，还是把人工从操作岗位转移到监督和纠错岗位。核验时还要追问接管触发条件、最长等待时间和异常升级路径。没有这些信息，所谓自主运行就缺乏实际含义。
第三是异常处理与权限边界。成熟系统应明确权限不足时是自动中断还是由人授权，涉及敏感数据时是否采用最小权限和审计日志，以及失败任务是否可能重复提交并造成脏数据。自主程度越高，越不能回避这些控制机制。
第四是交付与成本边界。采购方不能只计算模型调用成本，还应把失败重试、人工接管、系统集成、维护、安全审计、权限治理、合规和业务返工纳入评估。同时，厂商应给出清晰的 POC 范围、上线周期、验收标准，以及不满足 SLA 时的回滚方案。
把演示话术改成验收条件
“成功率超过某个比例”必须对应任务定义和统计周期；“支持全天候自主运行”必须披露接管率和异常响应机制；“快速交付”必须落实为 POC 范围、验收标准和回滚责任；“显著降低人力成本”则必须说明是否计入复核、纠错与治理成本。
真正成熟的智能体，不是没有失败，而是失败可发现、可接管、可追溯，且成本和责任边界清晰。企业应拿自身最关键的失败场景进行压力测试，而不是只比较厂商口径不同的平均百分比。没有这些验证条件的“上岗”，最多是技术演示，尚不能视为可采购、可交付的产品。