多臂赌博机（MAB）是复杂企业实验中的高效替代方案，相比传统A/B测试更具优势。MAB通过动态平衡探索与利用，提升资源效率，快速提供洞察并优化性能。A/B测试存在静态分配、时间效率低、难以扩展等局限，而MAB算法如Epsilon-Greedy、UCB和Thompson Sampling能根据实时表现调整流量分配。Python库如MABWiser、Vowpal Wabbit等支持多种MAB策略，适用于复杂实验场景。MAB为企业实验提供了更灵活、高效的解决方案。