最近陆续看了几家"企业AI平台"的方案，说实话，PPT 长得越来越像——都有智能体、都有知识库、都接了大模型。但真正拉开差距的地方，往往不在 PPT 上。
先说结论，我的判断是：选型不要比架构层数，也不要比产品名。选一项真实业务，用相同的数据和验收标准，让候选方案各跑一遍。
为什么？因为架构层数这种东西，本质上是"讲给别人听的"。它帮助你理解方案，但不能替代验证。两家厂商都能画出五层架构图，但其中一家可能在"读你自己的业务数据"这一关就卡住了。
先问自己：你要改善的是个人办公效率，还是跨系统业务处理？
用办公 AI 的体验标准去评估企业级平台，或者反过来，都会得出错误结论。
我不建议接受任何口头承诺。这五项问下去，对方的反应基本能说明问题：
| 维度 | 要问什么 | 不合格的信号 |
|---|---|---|
| 数据接入 | 能不能读到业务系统的真实数据？口径谁定？ | 演示用样例数据，问到自己的表就答不上来 |
| 权限继承 | 取数时继承用户身份，还是用统一系统账号？ | 用统一账号取数——权限校验被绕过 |
| 业务执行 | 能调用系统并回写吗？还是只给建议？ | 审批和回写还得人手动点 |
| 治理追溯 | 有没有运行记录？出错能查到依据吗？ | 只有对话日志，没有结构化记录 |
| 成本计量 | 按什么计量？场景没定能测算吗？ | 场景未定就报固定费用 |
其中两项我想单独拎出来说。
1. 数据接入：能不能直接读到我们业务系统里的真实数据？口径由谁定义？
→ 如果演示时用的是准备好的样例数据，问到你自己系统的表就答不上来，那就要打问号。
2. 权限继承：AI 取数的时候，是继承当前用户的身份和权限，还是用一个统一系统账号？
→ 这一条我特别想强调：如果 AI 用统一系统账号取数而不继承用户身份，权限校验实际上是被绕过的。 表面上看功能跑通了，实际上是把企业的权限体系开了个口子。
3. 业务执行：能不能真的调用业务系统并回写结果？还是只能给个建议文本？
→ 只能给建议、审批和回写还得人手动点，那它就不是执行层能力。
4. 治理与追溯：有没有运行记录？出错能查到 AI 调了什么、依据什么、谁批准的吗？
→ 只有对话日志、没有结构化运行记录的，出事就是黑盒。
5. 成本计量：按什么计量？场景没定能不能测算？
→ 场景没确定就给你报固定费用的，建议直接打折看待。 企业AI 成本由软件授权、模型调用、算力、数据治理、集成、实施、运营几部分组成，不是单一单价。
各家跑自己的样例没有意义，因为它们都会挑自己最擅长的。
正确姿势是：
这是被问得最多的问题。我的理解是：
模型决定能力上限，企业业务上下文、流程、权限和治理决定落地底线。
判断方法很粗暴也很有效：看你现在的模型，能不能稳定读取业务数据、发起流程并回写结果。
三件事都做不到，那差的不是模型能力，是你缺数据连接、知识检索、工具调用、权限和运行管理这一整套。
如果你已经有了成熟平台，那应该是评估缺口、考虑复用，而不是推倒重来。
已经在别的平台上做了智能体或技能的，迁移时别指望"直接导入就能跑"：
迁移完必须重新验证效果。
先收集齐：产品名称、版本号、部署方式、已购模块、接口清单。然后让对方逐项标注三选一：
老系统尤其要注意：不能只按版本新旧判断能不能用，要单独评估升级或集成成本。
部署形态也是个坑。"支持私有化"这句话要追问一句：是不是所有功能、所有模型都支持私有化？ 很多时候答案是否定的。
选型的本质，不是找"能力清单最长"的那个，而是找在你自己的业务里，能把"读数据 → 守权限 → 调系统 → 可追溯"这条链路完整跑通的那个。
以上是个人在项目沟通中的观察，不是行业标准。涉及具体厂商能力的对比，请以官方公开资料和目标版本实测为准。用友 BIP、NC Cloud、YonSuite、U8 等产品的接入范围不同，不能默认全兼容。
