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Langbase調(diào)查了3400多位專業(yè)人士（100多個國家），職業(yè)包括C級高管（46%）、工程師（26%）、客戶支持（17%）、MKT（8%）。報告鏈接https://langbase.com/state-of-ai-agents

LangChain調(diào)查顯示：約有51%的受訪者已經(jīng)在生產(chǎn)環(huán)境中采用了AI Agent；78%的受訪者計劃在近期將AI Agent引入生產(chǎn)應(yīng)用。

按規(guī)模看，員工人數(shù)為100-2000的中型企業(yè)最為積極，采用率達到63%；按行業(yè)看，90%的非科技公司已經(jīng)部署或計劃部署AI Agent，這與科技公司（89%）旗鼓相當。

Langbase調(diào)查顯示：目前，AI（非AI Agent）的實驗用途比例遠遠大于生產(chǎn)用途，雖然后者在穩(wěn)步增加中。

Langbase調(diào)查顯示：OpenAI（76%）占據(jù)主導地位；谷歌（59%）正迅速崛起，成為其強勁的競爭對手；Anthropic（47%）緊隨其后。Meta的Llama、Mistral和Cohere影響力不高，但增長勢頭不容忽視。

OpenAI在技術(shù)和營銷應(yīng)用處于領(lǐng)先地位，同時也是翻譯能手；

Google在健康和翻譯領(lǐng)域表現(xiàn)相當出色，展示其在語言和醫(yī)學領(lǐng)域的強大實力；

Anthropic是處理技術(shù)任務(wù)的高手，但在營銷和翻譯方面的使用率較低；

Mistral在技術(shù)和科學領(lǐng)域表現(xiàn)不錯，不過是個偏科生；

Langbase調(diào)查顯示，準確性（45%）是最重要的因素，其次是安全性（24%）和可定制性（21%），成本（10%）影響相對較小。（注：與“企業(yè)采用AI Agent有何顧慮”基本一致）

LangChain調(diào)查顯示：研究與總結(jié)（58%）、個人生產(chǎn)力工具（53.5%）、客戶服務(wù)（45.8%）。

該結(jié)果顯示——人們希望將耗時任務(wù)交給AI Agent。

知識過濾器：AI Agent能夠快速提煉關(guān)鍵信息。在文獻綜述或研究分析中，人們無需自己手動篩選海量數(shù)據(jù)；

生產(chǎn)力加速器：AI Agent可以協(xié)助安排日程、管理任務(wù)，提升個人效率，讓人們專注于更重要的工作；

客服神助攻：AI Agent幫助企業(yè)更快地處理客戶咨詢、解決問題，大幅提升團隊的響應(yīng)速度。

Langbase調(diào)查顯示：自動化、簡化是企業(yè)采用AI的首要目標，其在效率和流程簡化方面受益；定制化解決方案、提升協(xié)作能力則反映了大模型日益增長的靈活性，以及消費者對系統(tǒng)共享訪問的興趣。

其次是文本摘要（59%）、市場營銷（50%）、IT運營（48%）、客服（43%）；

最后是人力資源（26%）、法律合規(guī)（15%）等領(lǐng)域。

值得注意的是，該結(jié)果與上述LangChain的調(diào)查有些出入。主要原因是——Langbase的提問方式是AI大模型，而非AI Agent。

LangChain調(diào)查顯示，性能質(zhì)量（41%）是首要關(guān)注點，其重要性遠超成本（18.4%）和安全（18.4%）等因素。

AI Agent依賴LLM“黑盒”控制工作流程，這會帶來不可預(yù)測性，增加出錯風險。因此，團隊難以確保其Agent 能否始終提供準確、符合上下文的響應(yīng)。

對于小企業(yè)而言，性能質(zhì)量尤其重要——45.8%的小企業(yè)將性能質(zhì)量列為主要關(guān)注點，而成本因素僅為 22.4%。

對于必須遵守法規(guī)，要敏感地處理客戶端數(shù)據(jù)的中大型企業(yè)來說，安全問題也很普遍，超過了成本因素。

除了上述因素，LangChain在書面回復(fù)中發(fā)現(xiàn)，團隊還面臨知識、時間難題。

知識不足：許多團隊缺乏構(gòu)建和部署 AI Agent的專業(yè)技能，特別是在特定應(yīng)用場景下的實現(xiàn)。員工們還要苦練專業(yè)技能，以高效利用AI Agent。

時間有限：構(gòu)建可靠的AI Agent需要投入大量時間成本，包括調(diào)試、評估和模型微調(diào)等環(huán)節(jié)。

Langbase調(diào)查顯示：復(fù)雜的擴展和部署過程是阻礙采用的首要問題；其次是數(shù)據(jù)隱私和安全合規(guī)性；缺乏監(jiān)控工具、高昂的基礎(chǔ)設(shè)施成本也阻礙了技術(shù)的落地應(yīng)用。

Langbase調(diào)查顯示：在生產(chǎn)環(huán)境中部署LLM和AI Agent面臨關(guān)鍵挑戰(zhàn)，包括定制化難度高、缺乏用于質(zhì)量保證的評估方法，可重復(fù)使用的基礎(chǔ)設(shè)施不足。碎片化工具、集成問題以及可擴展性限制進一步加劇困難，突顯出構(gòu)建簡化流程和強大支持工具的必要性。

開發(fā)者將AI Agent的版本控制視為開發(fā)平臺最重要的功能。強大的SDK、庫生態(tài)系統(tǒng)、本地開發(fā)環(huán)境也受到關(guān)注。

大多數(shù)受訪者需要多代理RAG能力以提高上下文信息處理；評估工具對于確保AI系統(tǒng)按預(yù)期工作同樣很重要；多代理流水線也是在生產(chǎn)中實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。

LangChain調(diào)查顯示：企業(yè)在采用AI Agent，既有新的期待，也會面臨持續(xù)的挑戰(zhàn)。

處理多步驟任務(wù)：AI Agent具備更深入的推理和上下文理解能力，能夠應(yīng)對復(fù)雜任務(wù)。

自動化重復(fù)性任務(wù)：AI Agent被視為自動化日常任務(wù)的關(guān)鍵工具，釋放人力投入更具創(chuàng)造性的工作。

任務(wù)分配與協(xié)作：優(yōu)化任務(wù)分配，確保合適的Agent在正確的時間處理特定問題，尤其在多Agent系統(tǒng)中。

類人推理能力：不同于LLMs，AI Agent能追溯并優(yōu)化自己的決策，根據(jù)新信息調(diào)整策略，類似人類的思考過程。

Agent的黑盒機制：工程師發(fā)現(xiàn)，他們很難向團隊和利益相關(guān)者解釋 AI Agent 的功能和行為。盡管可視化步驟有助于理解到底發(fā)生了什么，但 LLM 的內(nèi)部機制仍然是個黑盒，增加了解釋的難度。

對開源AI Agent的興奮：許多人對開源AI Agent 表現(xiàn)出濃厚興趣，認為集體智慧能加速創(chuàng)新。

期待更強大的模型：大家期待更高級的 AI Agent，由更強大的模型驅(qū)動，以更高的效率和自主性處理復(fù)雜任務(wù)。

從企業(yè)的采用意愿來看，2025年或?qū)⒊蔀锳I Agent的爆發(fā)元年。

從爆發(fā)領(lǐng)域來看，軟件開發(fā)、客戶服務(wù)、市場營銷等領(lǐng)域?qū)⒙氏扰艹龇N子選手。目前已知的就包括編程神器Cursor、AI Coding“鼻祖”Replit等等。

值得關(guān)注的是，這兩份報告均揭示出當前AI Agent落地的最大難點——準確性，甚至連成本因素都名列二、三位。

一個辦法是等待“至尊”大模型出現(xiàn)，但這取決于巨頭們的能力邊界。而在某種程度上，‌AI Agent的出現(xiàn)本身就是為了解決LLM在具體應(yīng)用場景中的局限性。因此，開發(fā)者需要盡可能地在記憶、規(guī)劃、工具使用等其他技術(shù)棧下功夫。

如果不能迅速實現(xiàn)，我們也可以換個思路：短期內(nèi)商業(yè)化成功的AI Agent，不一定是看起來“代理化”程度最高的產(chǎn)品；而是能夠平衡性能、可靠性，以及用戶信任的產(chǎn)品。

換句話說，如果做不到完全自主，開發(fā)者需要從一開始考慮如何將人類員工融入其中，做到準確性萬無一失。

正如吳恩達的觀點，形容詞“Agentic”比名詞“Agent”能更好地幫助我們理解這類智能體的本質(zhì)。如同自動駕駛汽車L1-L4，Agent的進化也是一個過程。或許，一個確定的趨勢是先擁有AI Copilot，再擁有AI Agent。只不過，Copilot這個詞的存在感可能會降低，轉(zhuǎn)而被“少量Agentic能力”代替。

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