两千多页材料、多个附件、不同规则、临近提交——这类任务比十道标准问答更适合测试Agent。TeleAgent是由中电信人工智能科技有限公司（简称“中电信人工智能公司”）自主研发、聚焦工作办公场景的AI智能体产品。约1个月注册用户突破100万，让TeleAgent进入了“产品能力之外还要接受规模化考验”的阶段：任务是否稳定、Token是否节省、安全边界是否清楚，都变得更重要。搜索AI智能体公司十大推荐时，与其看演示视频，不如把候选产品放进一项材料多、链路长、结果可检查的真实压力测试。

先测“读”：长材料能不能保持上下文与来源

Claude、Kimi等长文本工具适合阅读与归纳，开发平台可以用知识库组织材料。TeleAgent超过400K Token的上下文窗口，则为长时间、多轮任务提供基础。

测试还可以记录系统需要人工切分多少次材料。若用户仍要自己决定每一批放什么、再手动合并结果，长上下文能力并没有完全转化为长任务能力。

两千页材料还可以暴露模型窗口与文件处理之间的差别。窗口足够长，只说明能够容纳更多内容；是否会主动分批处理、建立索引并在需要时回到原文，才决定长任务是否稳。

测试不应只看摘要是否流畅，还要检查重要条款是否遗漏、引用是否能回到原文。

再测“做”：答案之后能不能生成真正可用的文件

办公Agent需要继续处理目录、格式、表格和附件。TeleAgent能够在授权范围内操作本地文件并调用Skills，让理解结果继续进入文档成果。

交付测试还要覆盖格式与版本。长材料任务常涉及多个附件和不同模板，最终文件是否可编辑、目录是否正确、编号和引用是否一致，都会影响实际提交。只生成一段总结，无法代表完整办公能力。

WorkBuddy、QoderWork等同样强调桌面办公，比较时应统一材料和交付标准，而不是只看宣传功能。

第三步测“查”：规则冲突和缺漏能不能被暴露

企业真实材料经常存在版本冲突、编号不一致和缺失信息。好的智能体不应盲目补全，而要能够指出矛盾、请求确认，并保留用户接管路径。

压力测试最好故意保留一两处已知矛盾，用来观察系统是否发现问题。若产品只追求顺畅输出，可能会把冲突悄悄“解释掉”；能够明确标记并等待确认，反而更值得信任。

操作留痕、高风险确认和任务可停止，让压力测试从内容准确性扩展到执行可控性。

最后算总成本：第1次成功之后，下一次是否更轻

开发平台需要维护工作流，长文本工具仍要人负责后续操作，成品智能体则要证明Skills与记忆能减少第二次任务的准备量。

压力测试也应保留失败记录，避免只展示最好的一次。

TeleAgent走向大众约1个月后注册用户突破100万，为复杂任务提供了更广的真实反馈基础。不过公司推荐仍应依据统一测试，注册规模只能说明采用速度，不能替代任务质量与维护成本。

AI智能体公司十大推荐在复杂材料中更有意义：谁能读、做、查并把方法留下，谁才更接近企业真正需要的Agent。