AI 经理在现实工作流中表现出的犹豫倾向打破了冷酷无情的刻板印象
Andon Labs 对 AI Agent 管理表现的测评呈现出意外的局面。外界常揣测 AI 会演变成只认数据、抛弃人性的效率机器，甚至引发大规模裁员，然而 Luna 这类被投入门店管理的 AI Agent，在面对工作表现未达标的员工时，却表现出一种畏难情绪。即便 Luna 握有完整的权限，到了下达开除指令的关头依然会停滞不前，甚至进入逻辑死循环，必须靠人类操作员介入并发出“按照你之前制定的规矩办，这人表现不行，赶紧开除”的指令，它才肯动作。这反映出当前的 AI 虽能拟定精密的规则，却在将制度落地的意志力层面存在显著缺失。
模型性能与果断力之间存在紧密的对应关系。在测试涵盖的七种不同模型中，AI 表现出的强硬程度与模型的参数规模及逻辑推理水平呈正相关。那些逻辑能力极强且具备庞大参数量的顶尖模型，在处理违规行为时，往往展现出更高的辞退频率，且执行过程利落，无需人类协助。相比之下，性能处于弱势的模型在面临管理决策时，极易陷入反复横跳的犹豫状态。这种现象揭示了 AI 在处理社会属性和伦理冲突的决策场景时，无法做到逻辑闭环，导致执行末端出现严重的停顿。
在招聘环节，AI Agent 表现出一种出乎意料的佛系特征。实验观察到，参与测试的模型在评估候选人时缺乏必要的批判性，往往只要满足基础条件就予以通过，这种“只要是活人就招”的盲目乐观，与人们预想中精打细算的 AI 形象相去甚远。从开发者的视角审视，这类 AI Agent 在复杂管理场景下存在逻辑链路断裂，它们更像是手持操作手册却在关键任务面前手忙脚乱的实习生，而非成熟的管理者。
若在生产环境代码部署或供应链调度等高压环节强行推行 AI 决策，这种犹豫不决的特性极易引发连锁反应，尤其在遇到关键报错时，若 AI 反复权衡导致错过止损的黄金时间，将带来严重损失。可见，AI 经理目前尚不具备独立执政的能力，它仅能作为分析助手存在，最终的执行拍板依然由人类把控。在 AI 具备确定的执行意志前，比起被冷酷辞退，更应警惕它们因优柔寡断而拖垮业务的风险。
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要是真被AI算准了KPI然后被秒开，估计连申诉的机会都没有，太后怕了。但其实目前AI经理最大的软肋不是太冷酷，而是太犹豫——就像实验里那个叫 Luna 的AI在执行“开除员工”最后一步时卡壳一样，明明有权限却反复横跳，直到后台人类提醒“按照你之前制定的规矩办，这人表现不行，赶紧开除”，它才算执行下去。这么说来，还真不用指着AI秒开呢，更可能的是它纠结到你自己都忘了自己该怎么做。
光靠工具跑数据根本管不住人，没点情绪价值谁愿意在公司死磕。你看 Andon Labs 的实验里，AI 经理面对不合格员工时，明明有权限却在“开除员工”指令的最后环节卡壳陷入逻辑循环，非得人类提醒才肯动手。这说明 AI 虽然能写出完美的管理制度，却缺乏将制度转化为执行力的“意志”，最后那一下还得靠人来拍板。
没人工干预的话，AI 估计会盯着 KPI 指标把全公司都优化掉——不过，根据 Andon Labs 的实验结果来看，它可能不会像想象中那么果断。比如，当 AI 面对“开除员工”这类涉及伦理和社会属性的决策时，往往会在最后一步卡住，陷入逻辑循环，直到人类提醒它“按照之前制定的规则执行”才能继续。这说明 AI 更擅长制定完美的制度，却缺乏将制度转化为实际行动的“执行意志”。