随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent正逐渐成为科技领域的热门话题。如果说大型语言模型（LLMs）代表了“人类智慧”的结晶，那么AI Agent则可以被视为掌握“火种”的存在，引领着人类文明迈向新的纪元。
步入2024年，AI Agent无疑成为了科技界最为炙手可热的概念。一方面，大型语言模型赛道逐渐趋于冷静，并呈现出强者恒强的格局；另一方面，AI Agent则被视为大型语言模型应用落地的最佳实践，能够破解LLMs在具体应用场景中所面临的种种局限。
那么，当前AI Agent的采用现状究竟如何？又有哪些领域会成为这场变革的先锋？
为了探寻这些问题的答案，我们深入研究了两份重量级的行业报告——LangChain发布的《AI Agent现状报告》以及Langbase发布的《2024年AI Agent现状报告》。这两份报告为我们揭示了AI Agent在开发与应用过程中的诸多关键问题。
根据LangChain的调查，超过半数的受访者（51%）已经在生产环境中采用了AI Agent，而78%的受访者则表示计划在近期将AI Agent引入生产应用。从企业规模来看，员工人数在100至2000之间的中型企业最为积极，采用率高达63%。从行业分布来看，非科技公司的采用率（90%）与科技公司（89%）几乎持平。
相比之下，Langbase的调查则显示，目前AI（非AI Agent）的实验用途仍然远超生产用途，尽管生产用途正在稳步增长。这一差异可能源于不同调查样本的构成和关注点。
在AI Agent基座大模型的选择上，OpenAI凭借其强大的技术实力和广泛的应用场景，占据了主导地位（76%）。谷歌则以59%的采用率紧随其后，展现出强劲的竞争力。Anthropic以47%的采用率位列第三，而meta的Llama、Mistral和Cohere虽然影响力尚小，但增长势头不容忽视。
在选择AI Agent基座大模型时，准确性（45%）成为了最重要的考量因素，其次是安全性（24%）和可定制性（21%），而成本（10%）的影响相对较小。这一结果与企业在采用AI Agent时的顾虑基本一致。
在企业应用AI Agent的场景中，研究与总结（58%）、个人生产力工具（53.5%）以及客户服务（45.8%）成为了最为热门的三大领域。AI Agent在这些场景中扮演着知识过滤器、生产力加速器以及客服神助攻的角色，极大地提升了工作效率和客户满意度。
然而，企业在采用AI Agent的过程中也面临着诸多挑战。根据LangChain的调查，性能质量（41%）是首要关注点，远超成本（18.4%）和安全（18.4%）等因素。AI Agent依赖LLM“黑盒”控制工作流程，带来了不可预测性和出错风险，使得团队难以确保其Agent能够始终提供准确、符合上下文的响应。
Langbase的调查还显示，复杂的扩展和部署过程、数据隐私和安全合规性、缺乏监控工具以及高昂的基础设施成本等也是阻碍AI Agent应用的重要因素。
在AI Agent的开发过程中，定制化难度高、缺乏用于质量保证的评估方法以及可重复使用的基础设施不足等问题同样不容忽视。开发者们对于版本控制、强大的SDK、库生态系统以及本地开发环境等功能的需求日益迫切。
