很多团队评估 AI 产品时，先看模型列表和 demo，最后买到的却只是一个更好看的入口。真正该问的是：它能不能帮我们把工作做完，清楚交接，下次还能接着用？
1. 你的“工作单元”到底是什么？
如果系统只能保存对话，就很难承载真实任务。更好的单位应该是一整次工作：目标、输入、过程、输出、责任人和结果都在一起。
2. 上下文能不能留下来？
一次跑通不难，难的是下一次还接得上。看它能不能保留文件、提示词、角色、审批意见和历史产物，而不是每次重新讲背景。
3. 结果是答案，还是可交付物？
很多 AI 工具擅长生成内容，但不擅长交付结果。采购前要确认：输出能不能被查看、下载、分享、审批，或者直接作为下一次工作的起点。
4. 多人协作时，谁来接手？
如果一切都绑在某个人的聊天记录里，团队就很难稳定运转。你至少要能看见进度、回看过程、做 review，并把工作清楚地交给下一个人。
5. 模型、工具和渠道是不是被绑死？
业务会变，模型也会变。平台应该允许你按任务接不同模型、MCP、外部应用和交付渠道，而不是把未来锁在单一入口里。
6. 成本、来源和权限看不看得见？
到了团队阶段，老板关心的不只是“能不能用”，还包括花了多少钱、结果从哪来、哪些人有权限。看不到这些，后面一定会补管理债。
7. 部署方式能不能匹配你的场景？
有些团队只要快速上手，有些团队需要本地优先、私有化或更可控的数据边界。采购前先把部署边界想清楚，后面会省很多返工。
一个简单判断
如果你评估的是“更快得到答案”，聊天工具往往就够了。
如果你评估的是“更稳定地完成工作”，就该重点看工作流、交付、复用和治理。
如果你现在正在比较几类方案，建议把候选产品都按这 7 点过一遍。想看一个更偏本地优先、能把 AI 工作留在同一 workspace 的做法，可以先 下载 Raydo 试试看，或者直接 联系我们 聊团队场景。
