LangChain 的最新报告揭示了 AI 智能体应用的爆炸性增长，超过 50% 的企业已将 AI 智能体投入生产，78% 的企业计划部署 AI 智能体。 性能质量仍然是最大的挑战，但 AI 智能体在研究、生产力提升和客户服务等领域展现出巨大潜力。 报告强调安全控制和可观测性的重要性，并预测 开源和更强大的模型将推动 AI 智能体技术的未来发展。
AI智能体时代，未来已至
2024 年，AI 智能体不再是停留在研究阶段的概念，而是迅速融入企业工作流程，成为变革生产力的关键技术。从自动化繁琐任务到协助复杂决策，AI 智能体展现出前所未有的潜力。LangChain 发布的《AI Agents 现状报告》基于对 1300 多名专业人士的调研，深入分析了 AI 智能体在 2024 年的应用现状、主要用例、面临的挑战以及未来趋势，为企业和开发者提供了宝贵的参考。
AI智能体：定义与应用现状
1. AI智能体：智能的化身
LangChain 将 Agent 定义为使用 LLM 决定应用程序控制流的系统，其能力范围类似于自动驾驶汽车的自主级别。简单来说，AI 智能体如同拥有自主决策能力的智能助手，可以理解指令并根据环境变化灵活执行任务。
2. AI智能体：应用浪潮席卷而来
AI 智能体正在经历快速增长。各种 Agent 框架，如 ReAct、多智能体协调器和 LangGraph，都获得了极大的关注。调查显示，约 51% 的受访者已将 AI 智能体用于生产环境，中型公司 (100-2000 名员工) 的采用率高达 63%。此外，78% 的受访者有积极的计划将 AI 智能体投入生产。尽管对 AI 智能体的需求强劲，但实际的生产部署仍然是许多人面临的障碍。
企业正在从简单的基于聊天的实现转向更高级的框架，这些框架强调多智能体协作和更自主的功能。
LangChain 的智能体生态：开发、部署和监控
LangSmith：构建、测试、调试和监控 LLM 应用程序
企业AI智能体应用的成熟度
3. AI智能体：打破行业壁垒
AI 智能体并非仅限于科技行业。90% 的非科技公司受访者表示已在使用或计划使用 AI 智能体，这与科技公司的 89% 几乎持平。这表明 AI 智能体正在成为跨行业提升效率和生产力的重要工具。
AI智能体：应用场景全解析
1. 研究与总结：知识的炼金术士
AI 智能体可以高效处理海量信息，从文献综述到市场调研，快速提取关键信息，节省大量时间和精力。58% 的受访者将研究和总结列为 AI 智能体的主要应用场景。
2. 个人生产力：效率的加速器
AI 智能体可以作为个人助手，处理日程安排、邮件管理、信息检索等日常任务，将用户从繁琐的工作中解放出来，专注于更重要的工作。超过 53.5% 的受访者将此列为 AI 智能体的主要应用。
3. 客户服务：体验的革新者
AI 智能体正在变革客户服务。通过快速响应客户咨询、提供 24/7 全天候服务和个性化支持，AI 智能体可以提升客户满意度并降低企业成本。45.8% 的受访者将客户服务列为 AI 智能体的主要应用。
您认为智能体目前最适合执行哪些任务？
三、AI智能体：安全与控制并重
1. 追踪与可观测性：洞察 AI 的“黑匣子”
鉴于大型语言模型的固有不确定性，追踪和可观测性工具对于理解智能体行为至关重要。这些工具使开发人员能够深入了解智能体的性能并识别潜在问题。
2. 离线评估与人工审核：双重保障，安全可靠
许多公司采用离线评估来测试 LLM 应用，并在部署前识别潜在问题。此外，人工专家通常会检查和评估响应，以增加一层预防措施。
3. 工具权限管理：谨慎授权，防范风险
大多数团队不会授予其智能体完全的读写删除权限。他们通常授予只读工具权限或要求人工批准重要操作，例如写入或删除。
您的智能体拥有哪种工具权限？
4. 不同规模企业的控制策略：量体裁衣，灵活应对
不同规模的企业在智能体控制方面优先考虑的事项不同。大型企业 (2000 多名员工) 通常更加谨慎，严重依赖“只读”权限以避免不必要的风险。他们还倾向于将防护栏与离线评估相结合，以便在客户看到任何回复之前捕获预生产中的回归。
小型公司和初创企业 (<100 名员工) 更关注跟踪，以便了解其智能体应用程序中发生的情况 (而不是其他控制)。较小的公司倾向于专注于交付并通过查看数据来理解结果；而企业则全面实施更多控制。
尽管非科技公司和科技公司受访者中智能体采用率相似，但在生产中使用智能体控制的受访者中，科技公司更有可能使用多种控制方法。51% 的科技受访者目前使用 2 种或更多种控制方法，而其他行业的受访者只有 39%。这表明科技公司在构建可靠的智能体方面可能走得更远，因为高质量的体验需要控制。
用于控制或防护的方法数量
四、AI智能体：挑战与机遇并存
1. 性能质量：AI 智能体的“阿喀琉斯之踵”
保持 LLM 应用程序的高性能质量（从响应是否准确到是否遵循正确的样式）并非易事。性能质量是受访者最关心的问题——比成本和安全等其他因素的重要性高出一倍以上。使用 LLM 控制工作流程的智能体固有的不可预测性会引入更多错误空间，这使得团队难以确保其智能体始终提供准确、符合上下文的响应。
将更多智能体投入生产的最大限制是什么？
对于小型公司而言，性能质量尤其重要，45.8% 的小型公司将其列为主要关注点，而成本（第二个关注点）仅为 22.4%。这种差距凸显了可靠、高质量的性能对于组织将智能体从开发转移到生产的重要性。
虽然质量仍然是企业最关心的问题，但对于必须遵守法规和更敏感地处理客户端数据的大型公司来说，安全问题也很普遍。
按公司规模划分的部署智能体的障碍
挑战并不止于质量。从写入的回复中，许多人对构建和测试智能体的最佳实践感到不确定。特别是，知识和时间这两个主要障碍很突出：
• 知识： 团队通常难以掌握使用智能体所需的技术知识，包括针对特定用例实现智能体。许多员工仍在学习，并且需要提升技能才能有效地利用 AI 智能体。
• 时间： 构建和部署所需的时间投入很大，尤其是在尝试确保智能体可靠执行时 - 这可能需要调试、评估、微调等。
五、AI智能体：成功案例
Cursor、Perplexity 和 Replit：AI 智能体的先行者
Cursor 在我们调查中最受关注的智能体应用程序中名列前茅，紧随其后的是 Perplexity 和 Replit。
Cursor 是一款 AI 驱动的代码编辑器，可帮助开发人员通过智能自动完成和上下文辅助来编写、调试和解析代码。
Replit 还通过设置环境、配置并让您在几分钟内构建和部署功能齐全的应用程序来加速软件开发生命周期。
Perplexity 是一款 AI 驱动的答案引擎，可以回答复杂的问题，并在其答案中链接网络搜索和来源。
这些应用程序正在突破智能体可以做的事情的界限，表明 AI 智能体不再是理论上的——它们如今正在生产环境中解决实际问题。
六、AI智能体：未来趋势展望
从我们的写入回复中，我们看到组织在将 AI 智能体引入其工作流程时面临的一些不断变化的期望和挑战。人们钦佩 AI 智能体的这些功能：
• 管理多步骤任务： 智能体能够进行更深入的推理和上下文管理，从而能够处理更复杂的任务。
• 自动化重复性任务： AI 智能体继续被视为自动执行管理任务的关键，这些任务可以腾出用户时间来进行更具创造性的问题解决。
• 任务路由和协作： 更好的任务路由可确保正确的智能体在正确的时间处理正确的问题——尤其是在多智能体系统中。许多人想知道如何有效地协调任务并在智能体网络中进行协作。
• 类人推理： 与传统的 LLM 不同，AI 智能体可以追溯其决策，包括时间旅行、审查和根据新信息修改过去的决策。
但也有一些挑战是构建智能体的团队需要考虑的。这包括：
• 理解智能体行为的障碍： 几位工程师在信中写到，他们难以向公司中的其他利益相关者解释 AI 智能体的功能和行为。有时，对步骤进行一些额外的可视化可以解释智能体响应发生了什么。其他时候，LLM 仍然是一个黑匣子。额外的可解释性负担留给了工程团队。
明白了，我们继续。
尽管存在挑战，以下领域仍有明显的关注和活力：
• 对开源 AI 智能体的兴奋： 人们对开源 AI 智能体表现出明显的兴趣，许多人列举了集体智慧如何加速智能体的创新。
• 期待更强大的模型： 许多人正在等待 AI 智能体的下一次飞跃，由更大、更强大的模型提供支持——以便智能体能够更有效、更自主地处理更复杂的任务。
AI 智能体，未来可期
将 AI 智能体整合起来的竞赛已经开始，因为公司已经开始重塑工作流程并使用 LLM 来设计他们的未来，以改进决策制定和提高人类生产力。但虽然热情高涨，公司也意识到他们必须谨慎行事，播下正确的控制措施以驾驭新的用例和应用。团队渴望但谨慎，尝试使用框架来保持其智能体响应高质量且无幻觉。展望未来，能够破解可靠、可控智能体代码的公司将在下一波 AI 创新浪潮中抢占先机——并开始为智能自动化的未来设定标准。
调查样本概况
本次调查的样本涵盖了不同行业和规模的企业：
行业：
• 科技 (60%)
• 金融服务 (11%)
• 医疗保健 (6%)
• 教育 (5%)
• 消费品 (4%)
公司规模：
• < 100人 (51%)
• 100 - 2000人 (22%)
• 2000 - 10000人 (11%)
•10000人 (16%)
