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2025，AI Agents爆发元年~

科技 2025-01-05 00:01 北京

2024年，AI Agents称得上最火热的概念，而2025年或将成为AI Agents的爆发元年。那么，AI Agents落地在哪些企业场景，如何选择LLM、需要哪些配套基建尼？？让我们一起看下Langbase的分析报告：

Langbase调查了3400多位专业人士（100多个国家），职业包括C级高管CEO/CTO（46%）、工程师（26%）、客户支持（17%）、市场营销（8%）、IT（3%）。

构建Agent使用哪些LLM提供商？

开发者主要依赖 OpenAI 提供人工智能和 LLM 服务，但谷歌正迅速成为强大的竞争对手。Anthropic 也是一个受欢迎的选择，而 Meta 的 Llama、Mistral 和 Cohere 虽然市场份额较小但正在增长，突显出市场的动态格局。

OpenAI 在技术和市场营销应用方面领先，但在健康应用方面表现较弱
Anthropic 在技术任务中非常受欢迎，但在市场营销和翻译方面的使用较少。
谷歌的模型在健康和翻译领域占据主导地位，展示了其在语言和医疗领域的优势。Meta 广泛用于技术和科学应用，
而 Cohere 在多个领域，包括科学和市场营销中都有均衡的应用价值。

在选择大型语言模型（LLM）时，大多数受访者优先考虑准确性，其次是安全性和可定制性。成本是最不具影响力的因素。

AI Agents在企业核心应用场景？

自动化和简化是 AI 采用的首要目标，这有助于提高公司效率和简化流程。定制解决方案和改善协作反映了对灵活性和共享系统访问的日益增长的兴趣。

在具体场景上，LLMs广泛用于软件开发（87%），在市场营销、IT 运营和文本摘要方面也有显著的应用。客户服务、人力资源和法律显示出日益增长的兴趣，这表明 2025 年可能会有更广泛的采用。

制约AI Agents落地的因素？

将 AI Agents部署到生产环境中面临的关键挑战包括定制化难度大、质量保证的评估方法有限，以及缺乏可重用的基础设施。碎片化的工具、集成问题和可扩展性问题进一步复杂化了这一过程，强调了需要简单管道和强大支持工具的必要性。

而在工作流程中更广泛采用 AI Agent首要考虑的问题是在规模化和部署方面的复杂性，其次是数据隐私和安全合规性问题。缺乏强大的监控工具和高昂的基础设施成本也阻碍了 AI 代理的采用。对 AI 驱动解决方案的抵制或怀疑反映了持续的担忧，这表明需要更透明和用户友好的 AI 实施平台。

哪些 AI 基础设施功能最为关键？

大多数受访者需要多智能体（Multi-Agent）、检索增强生成（RAG）能力来改善上下文信息处理。评估工具也很重要，以确保 AI 系统按预期工作。多智能体管道是实现在生产中执行复杂任务的关键。

开发者将 AI Agent版本控制视为 AI 开发平台的首要功能。强大的 SDK 或库生态系统和本地开发环境也很受重视。团队协作和实验也很重要，但次要考虑因素，资源监控仪表板不太关键。

https://langbase.com/state-of-ai-agents

来源 | PaperAgent

深度学习与NLP

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