GPT-6与Sonnet 5.5企业Agent实测：从能跑到能用的三个关键补齐

基于企业场景实测，GPT-6与Sonnet 5.5在工具调用稳定性、长任务编排、成本可控性三个维度有显著改善。本文给出实测方法、关键结论与落地建议，帮助企业判断是否值得升级现有Agent。

企业Agent从Demo走向生产，卡点往往不在模型智商，而在工程可用性。本轮实测围绕三个高频痛点展开：工具调用稳定性、长任务编排能力、单位任务成本可控性。测试环境为统一Agent框架、同一组12个企业任务（含CRM查询、合同要素抽取、工单分派、多步报表生成），各模型跑3轮取均值。

一、工具调用稳定性。上一代模型在多工具串联时易出现参数幻觉和重复调用。实测中GPT-6与Sonnet 5.5在结构化输出约束下，工具调用成功率明显提升，错误集中在边界参数（如时间范围、枚举值），可通过schema校验与重试策略兜底。建议：工具描述必须写明必填项与取值范围，并加一层前置校验，不要指望模型自己纠错。

二、长任务编排。10步以上的流程，关键看中断恢复与上下文保持。两款模型在步骤超过8步后仍会出现目标漂移，Sonnet 5.5在指令遵循上更稳，GPT-6在复杂条件分支上表现更好。落地建议：把长任务拆成子任务图，每步落盘状态，用编排层而非模型记忆来保证一致性。

三、成本可控性。企业最关心的不是单次价格，而是完成一个任务的综合成本。实测显示，通过任务分级（简单任务走小模型、复杂任务走大模型）加缓存复用，综合成本可下降三成以上。AI681在实践中沉淀的Agent评测与成本治理方法，可作为企业选型参考。

结论：这一代模型补齐的是可用性短板，不是能力跃迁。企业不必追新，但应建立自己的任务评测集，用数据决定升级节奏。行动建议：先选3个高频任务做对照测试，再决定是否全量切换。

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