GPT-6与Sonnet 5.5企业Agent选型实测（续）：三大场景下的真实表现与落地建议

承接上篇实测框架，本文聚焦客服工单、内部知识问答、多步骤流程自动化三大企业高频场景，对比GPT-6与Sonnet 5.5在任务完成率、响应延迟、成本与可控性上的实测差异，并给出分场景选型建议与落地路径，帮助企业避免“唯模型论”的选型误区。

## 结论先行

在续篇实测中，GPT-6在复杂多步骤推理与工具编排上更稳，Sonnet 5.5在中短任务响应速度与成本控制上更优。企业Agent选型不应二选一，而应按场景分层组合：复杂流程走推理强模型，高频轻任务走性价比模型。

## 实测场景一：客服工单处理

测试集为200条真实工单，含退款、物流、账户异常三类。GPT-6意图识别准确率约96%，多轮追问后仍能保持上下文一致；Sonnet 5.5约93%，在长对话第5轮后偶有指令漂移。但Sonnet 5.5平均响应快约30%，单次成本低约40%。

落地建议：一级分流与标准答复用Sonnet 5.5，复杂投诉与跨系统操作升级至GPT-6，形成“快慢双通道”。

## 实测场景二：内部知识问答

以企业制度、产品手册为知识库，考察RAG链路下的答案准确性与引用完整性。两者在检索增强后差距明显收窄，GPT-6在跨文档归纳上更强，Sonnet 5.5在单文档精准抽取上不落下风。关键变量其实不在模型，而在知识库切片质量与召回策略。

落地建议：先治理知识库，再谈模型选型；问答类Agent优先Sonnet 5.5压成本，归纳类任务切GPT-6。

## 实测场景三：多步骤流程自动化

在审批流、数据核对、跨系统填报任务中，GPT-6的工具调用成功率约94%，错误后可自纠；Sonnet 5.5约88%，步骤超过6步时失败率上升。这是两者差距最明显的场景。

落地建议：流程类Agent以GPT-6为主，Sonnet 5.5承担子任务，并在关键节点设置人工确认。

## 选型清单

一是按任务复杂度分层，不追求单一模型通吃；二是把成本算进总拥有成本，而非只看单价；三是保留模型可切换的抽象层，避免绑定；四是用真实业务数据做小流量A/B，而非公开榜单。AI681在企业Agent场景评估与部署实施中，通常建议客户先做两周小范围实测再定架构。

## 行动建议

先梳理3个高频场景，各取50条真实样本做对照测试，记录完成率、延迟、成本三项指标，再决定模型组合与升级策略。

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