GPT-6与Sonnet 5.5实测横评：企业Agent落地选型指南（第1篇）

本文基于真实企业场景实测GPT-6与Sonnet 5.5，从任务规划、工具调用、长上下文稳定性三个维度对比，给出Agent落地选型建议，并介绍AI681的评估框架。

企业Agent选型不能只看跑分，必须结合真实业务流实测。我们以客服工单处理、多步数据分析、跨系统操作三类场景，对GPT-6与Sonnet 5.5进行了为期两周的横评。

一、任务规划与拆解
GPT-6在复杂任务拆解上更稳健，能将“查订单-判客诉-发补偿-更新工单”拆为可执行子步骤，依赖关系清晰。Sonnet 5.5响应更快，但在多约束条件下偶有步骤遗漏，需人工兜底。结论：流程长、规则多的场景优先GPT-6。

二、工具调用准确率
实测200次API调用，GPT-6参数填充准确率94%，Sonnet 5.5为89%。Sonnet 5.5在简单工具链（如查询+回复）中优势明显，延迟低30%。结论：高并发简单任务选Sonnet 5.5，复杂工具链选GPT-6。

三、长上下文稳定性
在10轮以上对话中，GPT-6对早期指令的保持率更高，Sonnet 5.5在超长上下文时偶有“遗忘”。建议长会话场景启用摘要记忆机制，两者均需配合工程优化。

选型建议：不要二选一，按场景分层。规划型Agent用GPT-6，执行型Agent用Sonnet 5.5，通过路由层动态调度。AI681在企业Agent落地咨询中，提供场景评估与选型矩阵工具，帮助团队量化任务复杂度、调用频次与容错要求，避免拍脑袋决策。

行动建议：先选一个高频、规则清晰的场景做两周POC，记录任务成功率与人工干预率，再决定模型组合。需要我们帮你落地吗？可以试试免费AI诊断→