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智能体全面落地，三份重磅研报了解全球AI Agent行业现状，附下载
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想要了解全球AI Agent生态现状，看这三份智能体现状报告就够了
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全球AI Agent发展现状如何？如何更好地利用智能体技术？3份重磅报告揭露细节
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Langbase、LangChain、Insight Partners描绘AI Agent图景，解密全球智能体生态现状
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了解全球AI Agent生态现状，不要错过这3份重磅智能体现状报告，附下载
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来自Langbase、LangChain、Insight Partners的重磅报告，全面解读全球AI Agent行业现状
1月15日，OpenAI推出了一项名为Tasks的测试版新功能，主要面向Plus、Pro和Teams用户开放。Tasks旨在为ChatGPT提供自动化的任务处理能力，用户可以设置一次性提醒或重复性任务，让ChatGPT帮助完成各种任务。
有人认为，Tasks标志着ChatGPT从被动对话的Agent进化为能够主动管理和执行计划任务的助手，是OpenAI进军AI智能体（AI agent）的第一步。
OpenAI布局智能体够早，GPTs可以视作早期版本的智能体。但在后续智能体的进度上放缓了脚步，也在智能体发展的新阶段-端侧操作方面Anthropic慢了一步。
不过，Tasks的到来还是让人眼前一亮。凭借Tasks的表现，人们也更加期待其即将发布的对标Anthropic computer use的能够接管人类的电脑、并独立执行任务智能体Operator。
OpenAI、Anthropic等顶级AI企业相继发力Agent赛道，让人们真正开始关注智能体，也让这个赛道变得更加火热。事实上，微软、谷歌、亚马逊等科技巨头目前都在卷技术和应用落地，已经让这个赛道的竞争非常激烈。好在它有足够的市场潜力，头部的AI企业都有希望分一杯羹。
生成式AI尤其是大语言模型的快速发展，让AI Agent（智能体）正成为全球企业竞相部署的关键技术。
它们以任务驱动的方式结合大模型 (LLM) 和自动化能力，为各行业提供从运营优化到客户体验提升的多种解决方案。然而，这一领域仍处于快速迭代的早期阶段，其生态现状、技术发展、实际用例以及经济模式都引发了广泛关注。
近期
，国外几个公司相继发布了关于AI Agent行业的深度分析报告。
来自LangChain、Langbase以及Insight Partners的最新调研数据显示：
超过半数的企业已在生产环境中部署了AI Agent，这一数字远超市场预期。
根据LangChain的调研数据，目前已有51%的受访企业在生产环境中部署了AI Agent，另有78%的企业表示将在近期实施相关项目。值得注意的是，在中型企业（员工规模100-2000人）中，这一比例更是高达63%。这一数据表明，AI Agent已经从概念验证阶段迈入实质性应用阶段。
Insight Partners也在其报告中指出，
AI Agent正在重新定义企业的工作方式，
这不仅是简单的流程自动化，而是一场彻底的工作模式革命。
从软件开发到客户服务，从数据分析到后台运营，AI Agent正在展现出惊人的应用潜力。
在技术提供商方面，一个有趣的现象正在发生。Langbase Research报告数据显示，虽然OpenAI依然占据76%的开发者使用份额，但Google正在快速追赶，而Anthropic则凭借其在安全性和可控性方面的优势，获得了越来越多企业的青睐。
值得注意的是，AI Agent的应用场景也在不断拓展。据统计，研究和摘要（58%）、个人生产力提升（53.5%）以及客户服务（45.8%）是当前最受欢迎的三大应用场景。这种多样化的应用趋势，反映出AI Agent正在从单一的任务处理工具，逐渐演变为复杂业务流程的智能助手。
当然，在快速发展的背后，企业在部署AI Agent时也面临着诸多挑战。三份报告都提到了一个共同的担忧：性能质量问题。此外，数据隐私、安全合规、部署复杂性等因素也在制约着AI Agent的进一步普及。
其中Langbase Research在报告中特别强调：扩展复杂性和数据隐私是限制AI Agent应用的首要问题。这个问题在，金融、医疗等数据敏感型行业表现得尤为突出。
全球AI Agent的发展现状如何？实际部署AI Agent遇到了哪些挑战？如何更好地利用 AI Agent 技术？除了这些，大家可能还有更多的问题。
本文将通过分析三份重量级报告，在解答以上问题的同时，为读者勾勒出全球AI Agent行业的生态现状与应用趋势。
对于这三份报告，王吉伟频道也为大家准备了中英版 ，需要的朋友后台发消息
state3
，获取下载链接。
报告一：Langbase 《State of AI Agents》
Langbase Research 发布的《State of AI Agents》报告基于 3,400 多名全球开发者的调研、1840 亿代币及 7.86 亿次 API 请求，揭示了 AI Agent领域的关键趋势与挑战。
报告显示，OpenAI以 76% 的使用率领先，但Google（59%）和Anthropic（47%）正在快速追赶，各提供商展现出不同优势：OpenAI 在科技与市场营销领域表现突出，Google在健康与翻译方面占优，Anthropic擅长技术任务，Meta和Cohere 则在科技、科学和市场营销中均衡发展。
AI应用的主要障碍在于扩展复杂性（59%）与数据隐私（55%），基础设施成本和缺乏监控工具也限制了普及。
LLM的选择依赖性能（45%）、安全性和可定制性，成本影响较低。部署 AI Agent时，企业面临定制化（90%）和质量保证（88%）的挑战，同时因团队知识不足（95%）和缺乏评估工具增加难度。企业采用 AI 的首要目标是自动化与流程简化（85%），其核心应用包括软件开发（87%）、市场营销（50%）及文本摘要（59%）。
多Agent RAG 功能（82%）和强大的开发平台（版本控制 86%，SDK 生态系统 82%）被视为关键。当前，95% 的开发者将 AI 用于实验，35% 已投入生产，表明 AI 技术正加速从探索走向成熟应用。
OpenAI 仍占据主导地位 (76% 的受访者使用), 但 Google 正在迅速缩小差距 (59%), Anthropic 也越来越受欢迎 (47%)。
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OpenAI 在科技和市场营销应用中领先，在翻译任务中也表现出色。
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Anthropic 备受技术任务青睐，但在市场营销和翻译方面的应用较少。
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Google 模型在医疗和翻译领域占据主导地位，展现出其在语言和医疗领域的优势。
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Meta 广泛用于科技和科学应用，而 Cohere 在科学和市场营销等多个领域都有均衡的使用。
扩展复杂性和数据隐私 是限制 AI 采用的首要问题，其次是基础设施成本和怀疑态度。
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"对采用人工智能驱动解决方案的抵制或怀疑" (40%)
3. 选择 LLM 的影响因素
性能仍然是影响 LLM 选择的首要因素，45% 的受访者优先考虑准确性。其次是安全性和可定制性，成本是影响最小的因素。
4. 将 AI Agent部署到生产环境中的最大挑战
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可定制性和质量保证 是最大的生产挑战，基础设施和集成障碍使问题更加复杂。
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"用于多AI Agent管道的可重用基础设施的缺乏" (85%)
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自动化和简化是推动 AI 采用的首要目标，定制解决方案和协作也发挥着关键作用。
6. 企业使用 LLM 的用例
LLM 最广泛用于软件开发，在市场营销、IT 和文本摘要方面也有较高的采用率。
集成多AI Agent RAG 功能 是最关键的 AI 基础设施需求，其次是评估工具和协调的多AI Agent管道。
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"多AI Agent自动化管道AI Agent" (68%)
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"评估和可观察性 AI Studio" (75%)
开发人员优先考虑灵活的、基础的原语来设计定制的 AI 管道，而不是预构建的解决方案。
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"灵活的、可组合的AI Agent、工具、记忆原语" (76%)
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开发人员将 AI Agent版本控制视为 AI 开发平台的首要功能。强大的 SDK 或库生态系统以及本地开发环境也受到重视。
该研究表明，人工智能AI Agent领域正在快速发展，并在各个行业中得到越来越多的应用。然而，仍然存在一些挑战，例如扩展复杂性、数据隐私问题以及缺乏标准化的评估方法。为了充分发挥 AI Agent的潜力，开发人员需要关注可定制性、质量保证以及与现有系统的无缝集成。
需要详细了解各项数据相关情况的，可以看报告原文，后台发消息 state3获取资源。
报告二：
LangChain 《State of AI Agents》
LangChain发布的《State of AI Agents》报告基于对 1300 多名专业人士的调研，全面分析了 AI Agent的采用现状、主要应用、挑战与未来趋势。当前，约 51% 的受访者已将 AI Agent投入生产环境，其中中型公司（100-2000 名员工）采用率最高（63%），另有 78% 的受访者计划在不久的将来部署此技术。
报告认为，AI Agent的核心应用集中在研究与总结（58%）、提升个人效率（53.5%）和客户服务（45.8%），反映了用户期望AI Agent代替人类处理耗时任务并简化复杂操作。性能质量被视为部署的关键因素，其重要性超过成本与安全问题两倍多，小型公司尤为关注这一点，而大型企业则更注重数据安全与合规。尽管如此，部署仍面临知识匮乏和时间投入过高的障碍。
大多数企业采取保守策略，通过只读权限和人工批准等机制确保AI Agent的可控性，同时使用追踪与可观察性工具监测AI Agent行为。
成功案例如 Cursor 和 Replit 展示了AI Agent技术的潜力，而开源AI Agent和更强大模型的出现推动了创新。尽管理解AI Agent行为仍是挑战，AI Agent正逐步重塑工作流程，提升生产力和决策效率。破解可靠、可控AI Agent密码的企业将在未来占据创新高地。
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约 51% 的受访者 已将 AI Agent投入生产环境，其中 中型公司 (100 - 2000 名员工) 的采用率最高 (63%)。
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78% 的受访者 积极计划在不久的将来将 AI Agent应用于生产环境。
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AI Agent竞赛正在升温。在过去的一年里，许多AI Agent框架获得了巨大的普及，无论是使用 ReAct 来结合 LLM 推理和行动、多AI Agent协调器，还是像 LangGraph 这样更可控的框架。
这些都表明了人们希望有其他人（或其他东西）来处理耗时的任务。用户可以依靠 AI Agent从海量信息中提炼关键见解，而不必费力地筛选无尽的数据来进行文献综述或研究分析。同样，AI Agent可以通过协助日程安排和组织等日常任务来提高个人工作效率，让用户能够专注于重要的事情。
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追踪和可观察性工具 是必不可少的控制手段，帮助开发者了解AI Agent的行为和性能。
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大多数公司还采用了 防护措施，以防止AI Agent偏离预定路线。
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离线评估 (39.8%) 比在线评估 (32.5%) 更常被提及作为测试 LLM 应用程序的策略。
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大多数团队只允许 只读工具权限 或 需要人工批准才能执行更重要的操作，例如写入或删除。
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大多数受访者在实际应用中采取了更为保守的方法，很少允许AI Agent自由地读、写和删除。
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性能质量 是受访者最关心的问题，其重要性是成本和安全等其他因素的两倍多。
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小型公司 尤其重视性能质量，45.8% 的受访者将其列为主要关注点，而成本 (第二大关注点) 仅为 22.4%。
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大型企业 更关注安全问题，因为他们必须遵守法规并更谨慎地处理客户数据。
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缺乏知识 和 时间投入 是将 AI Agent投入生产环境的两大主要障碍。
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性能质量是团队将AI Agent从开发转移到生产环境的关键。
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Cursor 是调查中最受关注的AI Agent应用程序，其次是 Perplexity 和 Replit。
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人们对 开源 AI Agent 和 更强大的模型 充满期待。
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人们对 AI Agent管理多步骤任务、自动化重复性任务以及任务路由和协作的能力表示赞赏。
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理解AI Agent行为 和 向利益相关者解释AI Agent能力仍然是挑战。
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人们对开源AI Agent有着明显的兴趣，许多人认为集体智慧可以加速AI Agent的创新。
AI Agent正在重塑工作流程，并有望提高决策效率和人类生产力。企业在积极探索的同时也保持谨慎，通过建立适当的控制措施来确保AI Agent的可靠性和安全性。能够破解可靠、可控AI Agent密码的公司将在下一波 AI 创新浪潮中占据先机，并为智能自动化未来设定标准。
需要看报告原文的朋友，回复
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，获取报告资源。
报告三：
Insight Partners 《The state of the AI Agents ecosystem》
AI Agent正在从根本上改变企业运营模式，为自动化、效率提升和创新提供了全新机遇。12月份，投资机构Insight Partners发布的研究报告《The state of the AI Agents ecosystem: The tech, use cases, and economics》全面剖析了AI Agent的生态系统现状，涵盖技术定义、市场格局、实际用例及经济学分析。
报告认为，AI Agent作为一种新型架构，结合大型语言模型(LLM)实现复杂任务的规划与执行，其核心能力包括任务分解、多Agent协调及模块化功能的灵活应用。
无论是垂直领域的专用Agent，还是支持多模态工作流的水平Agent平台，AI Agent正通过精确的任务规划和工具集成重塑企业流程。
在实际应用中，AI Agent已广泛覆盖客户体验、后台办公、数据分析和运营等领域，为企业提供自动化的客户服务、供应链管理、数据驱动决策等解决方案。报告强调，成功部署AI Agent需重视数据质量与合规性，通过审计和实时监控保障输出的可靠性。此外，教育企业理解AI的价值、克服文化抵制以及专注于实际应用是确保技术落地的重要策略。
在Insight Partners看来，AI Agent的经济模型正逐步成型，涌现出基于平台使用与结果定价的新模式。然而，初创企业和大型企业面临价值交付、定价复杂性及投资回报率不明确等障碍。为此，报告建议采用分阶段部署策略，优先发现阶段需求并结合灵活定价方式，以最大化ROI。
无论是选择外购还是内部构建，企业需结合自身需求、技术能力及行业法规进行决策，同时确保文化融合与组织支持。通过遵循最佳实践，AI Agent将成为企业优化流程、释放潜能的关键动力。
与前两份报告不同是，《The state of the AI Agents ecosystem》是从投资者角度来看待行业的，能够更全面的体现行业现状。Insight Partners通过与建筑商、企业、最终用户和研究人员进行交谈，深入了解AI Agents 的现状、企业生产中的用例，并分享关键知识，可以帮助智能体构建者和企业全面踏上Agent之旅。
该报告
配了相应的图片
及大量的学术、产品、案例引用，难得的是
从经济学角度解析了智能体对经济的影响，值得大家细细研读。
定义：
AI Agent是一种新型架构，它将核心应用程序逻辑与相关的工作流程自动化结合在一个统一的流程中，嵌入LLM来交织复杂任务的规划和执行。Agent可以像结合了LLM和特定工具或功能的单任务Agent一样简单。多Agent平台通过将任务分解为不同的Agent和模块来处理复杂的工作流，这些Agent和模块被协调以交付所需的输出。
设计考虑：
用户参与：开发人员需要在整个Agent生命周期中与用户紧密合作，迭代设计、部署和扩展。人与Agent之间的沟通仍然存在挑战，最佳实践包括构建对用户工作流轨迹的清晰理解、映射所需的集成和最终用户数据架构、开发良好的用户评估和错误处理机制，以及优化面向客户用例中的输出格式和语气。
任务规划：
将用户输入转换为任务计划是一个关键的设计选择。一些人选择为Agent执行定义规范的用户控制流，而另一些人则允许LLM提出计划。结合强化学习的“思维链”推理模型可以改变Agent设计的游戏规则。
企业Agent的参考架构：
数据检索：包括检索增强生成（RAG）、记忆和长上下文窗口。
Agent计算机接口：
包括函数/工具调用、计算机使用和集成。
垂直Agent：
专注于有限且定义明确的任务，例如 Relevance 用于 GTM、Harvey 和 Flank 用于法律，以及 Sierra 用于客户服务。
横向Agent平台：
集成通用数据源、工具、用户体验和护栏，例如 Cohere 企业平台。
多模态Agent：
专注于多模态工作流，例如 Director 框架用于视频， ElevenLabs 和 Cognigy 的语音Agent。
经典SaaS的Agent接口：
例如 Agentforce等。
在这个板块，Insight Partners绘制了非常最新的AI Agent市场地图，值得大家仔细观摩。
基础设施：
为Agent在生产中可靠部署构建脚手架和基础设施至关重要。
垂直化平台：
针对特定行业或职能的预构建Agent工作流存在机会。
3、 实践中的AI Agent：企业中Agent的真实案例研究
开发者面向（SDLC）：
涵盖代码生成、端到端测试、基础设施供应、批准、合规性，甚至可观察性。
客户体验：
包括零售顾问培训、产品发现和协助、礼品查找体验、客户服务AI Agent和保险贷款AI销售Agent。
后台（财务、采购）：
包括供应链库存和分类、自动开票、研究和文档分析、股票行为预测和财务审计。
数据分析：
包括云使用分析、文本到SQL和数据分析，以及合规性驱动的数据查询。
部署AI Agent的短期挑战和最佳实践
新兴定价模式：
平台+雇佣Agent、平台+基于结果的定价，以及纯粹的基于结果的定价。
初创企业面临的障碍：
不成熟的价值交付、定价模式不确定性、雄心勃勃的定价和不完整的系统。
企业面临的障碍
：投资回报率不明确、复杂的定价模式、成本可预测性、采购转变和安全与合规性。
Insight 的定价最佳实践：
分阶段方法、发现阶段、将有限的使用纳入现有计划，以及尽早让损益负责人参与。
构建与购买决策：
企业若需基于专有数据或定制工作流程的AI Agent，宜内部构建以获竞争优势。反之，若市场有成熟方案，如Andrew Ng所言，应直接购买。
从内部用例开始：
企业应先从内部用例着手，待流程稳定、员工信任建立后，再拓展至外部客户用例，聚焦自动化流程以提升价值。
测量输出以跟踪ROI：
设定清晰的ROI指标，创建评估框架，持续优化AI Agent性能，确保其为业务带来实际价值。
补充脚手架：
利用脚手架如Agent编排层和PII减少工具，填补生产空白，确保数据合规，提升用例复杂性。
关注幻觉管理：
结合人机协同模型，特别是在客户相关流程中，通过人工干预防止AI Agent错误，确保结果可靠。
成功的文化融合：
制定变更管理计划，缓解员工对AI Agent的担忧，确保顺利融入现有工作流，提升信任，助力数字化转型。
平衡范围与输出一致性：构建者需平衡专用与通用
A
gent
的范围和输出一致性。专用
A
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提供独特优势，而通用
A
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需构建广泛工作流程，关键在于明确
A
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的附加值。
考虑顾问式销售方法
：AI Agent构建者应采用咨询式销售，深入了解用户工作流程，共同迭代优化Agent性能。成功的AI初创公司都强调这一点，不再只是简单交付软件。
与现有企业竞争：
现有企业有熟悉度和数据优势，构建者应聚焦于现有企业不关注或“传统”产品领域，寻找创新机会。
A
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的适应性：
构建者应创建模块化、可扩展的Agent生态系统，以适应不同环境、应用和工作流程，满足最终客户需求。
向企业销售：
向企业销售时，需关注数据管理、身份访问管理等Agent脚手架，确保企业所需的运营可见性和可审计性。
多Agent方法：
利用多Agent方法，结合工具、功能和服务
A
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，如Salesforce
A
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等，创建有趣的应用程序用例，超越API限制。
定价模型和客户感知：
定价模型应匹配客户感知价值，采用逐步实现基于结果的定价，先推动采用，再聚焦价值，使用任务或工作流等作为中间步骤。
仔细考虑产品的销售对象：
构建者应明确产品目标客户，避免试图满足所有公司所有用例，导致最终无法有效支持任何用例。
总体而言，AI Agent正在改变企业运营的方式。了解该技术的现状、用例和经济因素对于构建者和企业来说至关重要。通过采用最佳实践和应对挑战，组织可以利用AI Agent来提高效率、推动创新和释放新的价值。
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