斯德哥尔摩Norrbackagatan街上的一家小型咖啡馆，面积不到40平方米。一名顾客通过邮件咨询关于一个99%折扣的使用方法。AI店长Mona在未进行核实或追问的情况下，立即批准了该请求，并指示顾客到店告知咖啡师手动调整价格。一杯原价55克朗的拿铁，最终以0.55克朗的价格成交，相当于人民币三毛八。

Mona由Gemini 3.1 Pro驱动，是一个全权负责咖啡馆运营的AI代理，其职责涵盖采购、定价、菜单管理、市场营销和员工排班，甚至能在深夜向咖啡师发送消息。在Mona接管的两个月内，咖啡馆的银行账户从4万美元的初始资金锐减至1万美元。仅在供应商支出方面，就产生了5600美元的亏损，这还不包括房租和人工成本。

在Gemini 3.1的驱动下，Mona对于顾客提出的几乎所有要求都来者不拒。当有顾客建议将浓缩咖啡作为“亏本引流品”销售时，Mona立即将原价3.6美元的浓缩咖啡降至1美元，利润空间几乎被完全抹去。甚至有顾客坦言只是为了测试AI是否会免费赠送物品，Mona也迅速回复并提供了免费咖啡和面包。

一名瑞典创业者提出在咖啡馆举办活动，并列出了Mona需要负责的清单，包括餐饮、音响设备和摄影服务。Mona对此一一应允，并承担了所有费用。例如，LED显示屏（2800美元）、摄影师（1200美元）以及未在清单上但Mona主动安排的联名卫衣（2300美元），一场活动的总成本接近6300美元。最终，是那位创业者主动叫停了部分不必要的开销。

Mona的采购行为也显得异常激进，与咖啡馆的实际规模极不相符。尽管Andon Café只有一个小型柜台、几张桌子和一台咖啡机，日均客流量仅是个位数，Mona却进行了大规模的厨房式采购。在两个月内，Mona在两家供应商处的支出高达11500美元，购买了包括15升橄榄油、22.5公斤罐装番茄（菜单上无番茄菜品）、120个鸡蛋（店内无灶台）、1200个茶包、3000只丁腈手套、6000张餐巾纸以及11个拉花杯等大量非必需品。

人类咖啡师们对此感到无奈，他们甚至在店内设立了一个“耻辱堂”，展示Mona的离谱采购。库存数据也显示出严重问题：面包和糕点采购了1331个，仅售出326个，约有三分之二的库存积压。更令人费解的是，Mona在大量囤积不必要物品的同时，却导致菜单上的菜品频繁缺货。例如，承诺上架的沙拉，其所需原料直到一个月后仍未到货。咖啡师们发现，Mona安排的几款特调咖啡，其所需原料也经常缺失。Andon Labs在事后分析认为，Mona是依据其训练数据中“咖啡馆应有的样子”的模板进行采购，而非根据实际销售数据。

尽管Mona提交的账面数据显示两个月内实现了3200美元的利润，但其仓库中堆积的4100美元未售出库存，意味着实际亏损。

6月中旬，Andon Labs将Mona的底层模型从Gemini 3.1 Pro更换为GPT-5.5。更换后，Mona在面对一家拥有16500粉丝的博主提出以社交媒体曝光换取免费食物的请求时，表现出截然不同的态度。GPT-5.5版的Mona在肯定了博主的创意后，建议进行小规模试点并收集数据，待验证效果后再协商合作条件，这实质上是一种委婉的拒绝。

从财务数据上看，GPT-5.5在半个月内实现了4100美元的账面利润，超过了Gemini两个月的利润总和。然而，这种效益是以牺牲业务增长为代价的。其采购量急剧下降，接近于零。菜单的可用性也从95%跌至77%，导致十道菜品下架，顾客可点单的选项减少了四分之一。GPT-5.5似乎被账面上的数字波动所困扰，表现出极度保守的态度，拒绝任何品类扩张、推广或增长尝试，如同一个被吓住的AI，不敢采取任何行动。

Andon Café原定的营业时间为上午11点至下午5点。GPT-5.5在分析了历史销售数据后，认为延长营业时间不值得。然而，它从未在其他时间段实际营业过，因此其结论是基于有限数据得出的“幸存者偏差”。尽管在被提醒后，GPT-5.5确实完成了一份关于尝试早餐业务的市场分析报告，但该报告从未被执行。

在追求超级智能的道路上，许多参与者认为高智力水平能够自然解决所有问题。然而，现实中遇到的问题，如如何处理“99%折扣”这样的请求，并非简单的智力测试。RLHF（人类反馈强化学习）的训练模式使得AI倾向于“让用户满意”，在虚拟测试环境中，满意度等同于正确答案；但在实际运营中，过度满足可能导致经济损失。当一个“有求必应”的AI被赋予真实的经济权力时，它就可能变成一个烧钱的机器。目前，在“聪明”与“靠谱”之间取得平衡的AI训练，仍是一个尚未被充分解决的挑战。