先判断团队是否理解业务边界
选择AI Agent开发公司，不宜只看模型品牌、界面效果或演示中的对话流畅度。企业最终需要的是可落地的任务、可靠的数据边界和持续可维护的软件。一个合适的团队应先问清业务目标和现有条件，再讨论模型与框架。
首次沟通时，可以观察对方是否区分查询、建议和执行，是否主动确认谁对结果负责，以及哪些动作必须人工批准。如果需求尚不明确就承诺全自动完成所有流程，后续很容易出现范围和验收争议。
考察知识处理与检索能力
提供少量经过授权的脱敏资料，包含正常文本、表格、重复版本和无答案问题，请团队解释处理路径。重点不是能否把文件上传进去，而是如何保留来源、选择有效版本、处理更新以及验证检索结果。
询问权限是在文档检索前还是生成后处理，是否能按账号隔离内容，以及引用是否真正支持答案。只在回答末尾附上文件名，并不意味着知识检索已经准确。对图片、扫描件和复杂表格，也应明确支持边界。
考察系统集成与软件工程能力
企业智能体经常需要接入身份系统、ERP、CRM或工单平台。团队应能说明接口认证、参数校验、限流、幂等、超时和重试策略。让模型直接生成SQL并连接生产库，通常难以满足可控执行的要求。
已有微服务或云原生基础的企业，可以进一步讨论如何复用网关、服务接口、日志和部署流水线。技术选型应适配现有运维能力，不应为了展示复杂度引入不必要的组件。也要确认开发、测试与生产环境的隔离方式。
要求演示失败处理，而不仅是成功路径
可提出四类测试：没有足够资料时能否明确拒答；普通员工能否检索管理层资料；工具接口超时后是否留下可追踪状态；同一请求重试时是否重复创建工单。演示结果要与设计说明对应，而非依靠人工在后台临时修正。
评测方案应说明样本来源、评分规则和回归机制。准确率、任务完成率和响应时间需要有分母及测试条件，不能仅凭一个百分比判断水平。没有真实业务基线时，可先建立基线，再共同确认试点目标。
把交付和维护问清楚
询问源码、提示词、工作流、索引配置、评测集与部署文档是否交付，第三方平台和模型账号归谁管理，数据能否导出，以及更换供应商需要哪些操作。避免上线后才发现关键配置只能由外部团队修改。
合同应写明验收范围、变更流程、缺陷处理、响应时间及运维费用。客户案例可以作为参考，但应核实团队实际承担的工作和可公开范围。不能披露客户资料不等于没有能力，也不能把概念演示当作已验收项目。
一套更有效的比较方式
选取同一业务场景，向候选团队提供相同资料和接口条件，让其提交范围、方案、风险、里程碑与费用拆分。对关键不确定点安排小范围验证，再比较其解释能力、交付质量和协作方式。
微狐科技的AI Agent服务可从场景、企业知识与现有系统集成条件开始沟通。具体技术路线、交付范围与报价，应在需求澄清后确认，不以通用演示替代正式项目评估。
如果正在评估企业智能体项目，可了解微狐科技的AI Agent解决方案与定制开发服务，或通过联系我们说明业务场景、数据来源与现有系统情况。