我用 AI Agent 提高研发效率的真实经历：从频繁验证到“AI 降智”，最后用独享住宅 IP 稳住全流程（SkyVPN）

我以前对“研发效率”没太多敬畏心，直到发现自己每天耗在“信息搬运与整理”上：需求方丢链接、我啃完提炼、再写 PR 描述与测试点。最烦的是碎片化，中途还要随时切去评估 SDK 成本，刚写到核心逻辑就被迫 restart。

后来我上了 AI Agent（浏览器 Agent / AI 浏览器助手），让它自动开页面、找要点、比差异、整理表格。前几天像升级了一层生产力，直到第一波毒打到来。

1）问题场景：Agent 能跑，但常常“跑不完”

我常见的需求是：让 Agent 把 A/B 方案的接入步骤、成本、限制、坑点整理成对比表，再给结论和验证清单。听起来很适合自动化，但现实是流程频繁被风控卡断：

• 打开文档站突然撞上 Cloudflare / 人机验证
• 登录 SaaS 控制台被提示“检测到异常活动，需要二次验证”
• 页面直接变成“请确认你不是机器人”

这些中断会把 Agent 的上下文掐断，它不会等你手动输验证码，只会任务失败或输出缩水。久而久之，你会觉得同一个 Agent 有时聪明，有时像没睡醒。

2）我遇到的“AI 降智”是链路信任度崩了

这里的“降智”不是模型玄学，而是信息链路被阉割的具体现象：

• 同样指令突然变得泛、保守，“建议你综合考虑”占比陡增
• 该抓的差异没抓到，缺证据、缺细节
• 工具调用频繁失败：打不开页面、拿不到内容，最后只剩半成品
• 链路越长越容易半路掉线

我做过对比实验：同一任务同一提示词，只改网络出口。结果是：

• 环境 A：第三个页面就被挑战页拦住，输出变成泛泛对比且细节缺失
• 环境 B：页面全开、登录态稳定，Agent 抠出了限制条款、费率、边界条件，结论也更敢下

结论很直接：Agent 的表现取决于能否顺畅、可信地拿到信息。一旦出口“可信度”下降，看到的世界变小，输出就像被“降智”。

3）解决路径：用 SkyVPN 独享住宅 IP 把链路拉回稳定

我也走过弯路，贪图“看起来很快”的出口，结果验证码更多、风控更严，仿佛在打验证码 Boss。换成 SkyVPN 独享住宅 IP 后，链路才稳定下来，原因主要在这几条：

① 验证骤减，长链路能跑完

住宅 IP 更像真实用户，画像干净、噪声小，被判“代理/机房”的概率低。挑战页、二次验证、莫名“异常活动提醒”明显减少，Agent 能一口气跑完任务，这比速度更关键。

② 固定出口，登录态更稳

涉及登录、控制台、严格账号体系的任务，固定出口几乎是刚需。SkyVPN 支持按地区固定出口，固定后登录态更稳、不易被踢、不用反复验证，长链路不再频繁重启。

③ “防降智”的本质：让 Agent 拿到完整上下文

同样提示词，在完整页面、完整条款、完整讨论串可见的前提下，输出更具体、有证据、可执行性强，不再半路失败。模型没突然变聪明，只是它终于能看见该看的东西。

④ 多地区切换，方便研发调研与跨区验证

要验证不同地区的价格页、可用性、提示文本，直接切换地区就能发现差异。很多细节（隐藏的限制条款、区域提示）靠人工容易漏，Agent 配合住宅 IP 反而更稳。

4）我的日常用法：把 Agent 当“会动手的实习生”

现在我不会幻想一句话全自动完成，而是给 Agent 写类似 SOP 的指令，再让它执行、我审核：

• 交付物：对比表/结论/风险清单
• 信息范围：只看官方文档 + issue + 定价页，别乱发散
• 关键节点：做到哪一步先停，避免跑偏
• 输出格式：能直接贴进 PRD / Jira / PR 描述

这套方法配合稳定的住宅 IP 出口，效果很稳。我常用的 5 个场景：

1. 需求拆解：验收标准、风险点、待确认问题
2. 技术选型：差异表 + 推荐结论（SDK/API/SaaS 对比）
3. PR 辅助：PR 描述、变更摘要、测试建议、回滚草稿
4. 测试点草稿：把改动翻译成测试用例初版
5. 跨区验证：对比不同地区的展示差异与可用性

5）经验总结：提效关键不是“AI 更聪明”，而是“链路更稳定”

AI Agent 的上限常常卡在网络与风控：IP 画像、风险策略、验证码系统、登录风控。链路不稳，就会表现成“降智”——输出泛、证据少、任务中断、可执行性差。

SkyVPN 的独享住宅 IP（画像干净、接近家宽、可固定出口、支持多地区）把环境从“高风险”拉回“像真实用户”，减少验证与误判，让 Agent 把活干完。防降智，先通路；路通了，能力才会回来。