智能体选型，别从哪个模型最强开始

GitHub 在 Octoverse 2026 报告里给了一个数字：过去 12 个月，开发者推送代码 179 亿次，合并的 PR 达到 13 亿次，其中超过 40% 的 PR 第一稿由智能体起草。

同一次大会上，GitHub 把自己的定位改成完整的软件交付系统，微软把驱动自家工具的框架开放给第三方搭智能体。

消息传到我们这儿，汕头几家小公司的老板问得最多的同一句是：那我该选哪个。

先别选模型，先选你要它干什么

选型被做复杂的原因，是从模型参数开始的。这是个顺序错误。

老板真正要回答的问题是三件事。第一，哪些活现在由人做，做得慢做得还错。第二，哪些活模型现在就能接。第三，接过去之后，出了错谁来看。

第三件最容易被跳过，也最贵。一条流程从人转到智能体，判断责任不会跟着转。出了问题，还是得有人兜底。这个兜底的人手没有配齐，接过去就是多一道返工。

数据能不能出内网，比模型强不强重要

四成的 PR 由智能体起草，这是开发场景。开发场景的代码通常不涉及客户名单、成本结构和各种单据。

本地制造、贸易、陶瓷这些行业不一样。你把流程接进智能体，客户名单和算账的过程可能跟着一起接出去。这件事要先说清楚，不是技术问题，是要不要接的问题。

如果数据不能出门，可选的路就是本地化部署，配一台自己的机器，成本结构完全不同。这条路我们写过 中小企业本地化部署大模型。

怎么判断这个活值不值得接

我们内部用三条粗标准。

第一，做得慢。人工做一遍要半小时以上、每周要重复几回的，接进去才有意义。第二，做得错。人工做会出错、错一次代价大的，智能体不一定更靠谱，得算。第三，做得死。规则稳定、输入格式固定的，接进去效果最好；每次都要人判断的，先别接。

三条里有两条不满足，就别急着上。汕头有家做外贸的公司想把核算流程接进智能体，我们聊完发现输入格式每个业务员都不一样，第三条不满足，就先放着，把模板统一下来再说。

智能体选型这件事，我的态度是：先跑一条最烦最规整的流程，跑通再谈第二件。同时被推销好几套方案的时候，先问对方要处理的第一条流程是什么、跑多久、错了谁负责。

AI 智能体选型到这一步，已经不是在挑工具了。AI 智能体选型真正难的，是让人愿意把手里那摊活交出去。详细做法可以看 公司没有 IT，定制项目谁盯。

AI智能体选型问到最后，还是问人。

想聊的可以打 13829578822，微信同号。