欧盟《人工智能法》（EU AI Act）对开发、部署或集成 AI 系统的组织提出了广泛的合规要求，涉及安全、隐私、数据治理、透明度、准确性和鲁棒性等方面。中小企业和个人开发者往往缺乏解读法律条文并转化为工程和治理实践的专业能力，导致合规实施困难，可能出现防护缺失或误导性的开发部署。为此，市面上出现了多种自动化的 EU AI Act 合规检查工具（AIACCs），声称能够简化合规评估并提供实用指导。本文首次对 AIACCs 进行实证研究与评估，选取 12 款主流工具，从交互模式、用户友好性、法律覆盖范围、报告结构、确定性和可操作性等多个维度进行特征化和评估。研究发现：
- 工具质量差异显著，当前只能作为早期定位工具使用；
- 交互方式和用户体验不统一，部分工具过度简化或遗漏关键义务；
- 生成的合规报告缺乏确定性和可操作的指导，容易让使用者产生虚假的合规感。\ 基于上述结果，本文提供了当前 AIACC 生态的基准评估，并提出了提升合规支持工具可靠性的设计原则。\
点评：本研究为监管技术提供了第一手的实证数据，提醒业界在依赖自动化合规检查时保持审慎，并为后续工具的迭代指明了方向。