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个人备案公司网站,中橡装饰北京有限公司,seo数据优化教程,公司变更登记申请书LangChain 调查了 1300 多名专业人士#xff0c;涵盖工程师、产品经理、业务负责人及企业高管#xff0c;旨在揭示 AI 智能体的发展现状。让我们深入解读数据#xff0c;剖析如今 AI 智能体的应用#xff08;或未被应用#xff09;情况。 1. 引言 步入 2026 年#xff0c…LangChain 调查了 1300 多名专业人士涵盖工程师、产品经理、业务负责人及企业高管旨在揭示 AI 智能体的发展现状。让我们深入解读数据剖析如今 AI 智能体的应用或未被应用情况。1. 引言步入 2026 年各组织已不再纠结是否要构建智能体而是聚焦于如何可靠、高效且大规模地部署它们。LangChain 通过对 1300 多名专业人士的调研了解到他们在 AI 智能体应用场景优化及智能体工程挑战应对方面的进展。1.1 关键发现生产落地势头强劲57% 的受访者表示其所在组织已将智能体投入生产大型企业在采用率方面处于领先地位。质量是生产落地的关键瓶颈32% 的受访者将质量列为首要障碍而成本担忧较去年有所下降。可观测性成为必备基础近 89% 的受访者已为其智能体部署可观测性方案普及率高于评估方案52%。多模型并行成为常态OpenAI 的 GPT 模型占据主导地位但 Gemini、Claude 及开源模型的采用率也显著提升微调尚未得到广泛应用。2. 核心洞察2.1 什么是智能体工程智能体工程是将大型语言模型LLMs整合为可靠系统的迭代过程。由于智能体具有非确定性我们认为工程师需要通过快速迭代来优化和提升智能体质量。2.2 大型企业引领采用潮流超过半数57.3%的受访者表示其所在组织已在生产环境中运行智能体另有 30.4% 的组织正在积极开发智能体并制定了明确的部署计划。这与去年的调查结果相比有明显增长去年仅有 51% 的受访者表示已将智能体投入生产。各组织正从概念验证阶段迈向规模化生产如今大多数组织面临的问题已不再是 “是否要部署智能体”而是 “如何部署” 以及 “何时部署”。2.2.1 贵公司目前是否已将智能体投入生产状态2024 年受访者2025 年受访者是51.2%57.3%否但正在积极开发并计划投入生产38.1%30.4%否仅处于探索阶段10.7%12.3%2.2.2 规模增长带来哪些变化员工规模 1 万人以上的组织67% 已将智能体投入生产24% 正在积极开发并计划部署。员工规模不足 100 人的组织50% 已将智能体投入生产36% 正在积极开发。这表明大型组织从试点到构建稳定系统的推进速度更快这可能得益于其在平台团队、安全性及可靠性基础设施方面的更大投入。2.2.3 不同规模公司的智能体生产落地情况公司规模是否但正在积极开发并计划投入生产否仅处于探索阶段初创企业100 人50%36%14%成长型企业100-500 人50%34%16%中端市场企业500-2000 人64%22%14%中高端市场企业2000-10000 人53%32%14.5%大型企业10000 人67%25%8%2.3 主要智能体应用场景客户服务成为最常见的智能体应用场景26.5%研究与数据分析紧随其后24.4%。这两大场景合计占所有主要智能体部署案例的一半以上。2.3.1 您的主要智能体应用场景是什么客户服务26.5%研究与数据分析24.4%内部生产力提升17.7%代码生成9.8%内容生成9.0%销售 / 营销自动化6.0%其他6.7%客户服务场景的高占比表明各团队正逐渐将智能体直接面向客户而非仅用于内部场景。与此同时智能体在内部场景的价值仍十分显著18% 的受访者表示使用智能体实现内部工作流自动化以提升员工效率。研究与数据分析场景的普及进一步印证了如今智能体的核心优势整合海量信息、跨来源推理以及加速知识密集型任务。值得注意的是今年受访者选择的应用场景更加多样化每位受访者仅可选择一个主要场景这表明智能体的应用已不再局限于少数早期场景而是向更多领域拓展。2.3.2 规模增长带来哪些应用场景变化在员工规模 1 万人以上的组织中内部生产力提升成为首要应用场景26.8%客户服务24.7%和研究与数据分析22.2%紧随其后。大型企业可能更倾向于先通过智能体提升内部团队效率再逐步或同时将智能体部署给终端用户。2.4 落地生产的最大障碍与去年的调查结果一致质量仍是智能体落地生产的最大障碍。今年三分之一的受访者将质量列为首要瓶颈这包括输出的准确性、相关性、一致性以及智能体维持适当语气、遵守品牌或政策准则的能力。2.4.1 您在将智能体投入生产过程中面临的最大障碍是什么输出质量32.9%延迟 / 响应时间20.1%安全与合规16.0%部署基础设施13.9%成本管理12.8%其他4.2%延迟已成为第二大挑战20%。随着智能体被应用于客户服务、代码生成等面向客户的场景响应时间已成为用户体验的关键因素。这也反映了各团队在质量与速度之间的权衡功能更强大、需多步骤处理的智能体虽能提供更高质量的输出但响应速度往往较慢。相比之下成本已不再是往年那样受关注的问题。模型价格的下降和效率的提升使得各组织的关注点从单纯的支出转向如何让智能体更高效、更快速地发挥作用。2.4.2 规模增长带来哪些障碍变化在员工规模 2000 人以上的企业中质量仍是首要障碍但安全已成为第二大关注点24.9% 的受访者提及超过了延迟延迟更常被小型组织列为挑战。2.4.3 不同规模公司面临的智能体生产落地障碍障碍类型小型企业100 人中型企业100-2000 人大型企业2000 人输出质量32.6%34.4%32.5%延迟22.6%18.4%18.5%安全10.4%15.6%24.9%部署基础设施13.2%12.1%12.8%成本管理16.0%8.8%15.2%对于员工规模 1 万人以上的组织书面反馈显示智能体生成输出时的幻觉问题和一致性问题是确保质量的最大挑战。许多组织还提到在上下文工程及大规模上下文管理方面仍面临持续困难。2.5 智能体的可观测性对多步骤推理链和工具调用进行追踪的能力已成为智能体的必备基础。89% 的组织已为其智能体部署了某种形式的可观测性方案其中 62% 具备详细追踪功能可查看智能体的每个步骤和工具调用情况。2.5.1 您是否已为智能体部署可观测性方案是可追踪智能体的每个步骤和工具调用62.4%是但仅具备基础日志 / 指标26.4%否11.2%在已将智能体投入生产的受访者中可观测性的普及率更高94% 已部署某种形式的可观测性方案71.5% 具备完整的追踪能力。这揭示了智能体工程的一个基本事实若无法了解智能体的推理过程和行为团队就无法可靠地排查故障、优化性能也无法赢得内部和外部利益相关者的信任。2.5.2 已将智能体投入生产的情况下您是否已部署可观测性方案是可追踪智能体的每个步骤和工具调用71.5%是但仅具备基础日志 / 指标22.5%否6.0%2.6 智能体的评估与测试尽管可观测性的采用率更高但智能体评估仍在追赶并逐渐获得更多关注。略超半数52.4%的组织表示会基于测试集进行离线评估这表明许多团队已意识到在部署前排查回归问题、验证智能体行为的重要性。在线评估的采用率较低37.3%但随着各团队开始监控智能体在实际场景中的性能其普及率正在逐步提升。2.6.1 您通过哪些方式评估智能体可多选基于测试集的离线评估52.7%基于生产数据的在线评估38.3%尚未进行评估29.4%其他1.7%对于已将智能体投入生产的组织评估实践可能更为成熟整体评估采用率明显更高“尚未进行评估” 的比例从 29.5% 降至 22.8%。我们还发现更多组织开始采用在线评估44.8%这表明一旦智能体面向真实用户团队需要通过观测生产数据来实时发现问题。2.6.2 已将智能体投入生产的情况下您通过哪些方式评估智能体可多选基于测试集的离线评估54.5%基于生产数据的在线评估44.8%尚未进行评估22.8%其他2.5%大多数团队仍从离线评估入手这可能是因为离线评估的入门门槛更低、设置更简单但许多团队正逐步采用混合评估方法。在进行评估的组织中近四分之一同时结合了离线评估和在线评估。2.6.3 进行评估的组织所采用的评估方式仅离线评估44.9%仅在线评估25.0%离线 在线评估30.1%注原文数据未直接给出根据上下文推算进行评估的组织还会结合人工评估和自动化评估方法利用 “LLM 作为评判者”LLM-as-a-Judge实现广度评估通过人工审核确保深度评估。更广泛地说人工审核59.8%在复杂或高风险场景中仍不可或缺而 “LLM 作为评判者” 的方法53.3%正越来越多地被用于规模化评估质量、事实准确性和准则遵守情况。相比之下ROUGE、BLEU 等传统机器学习指标的采用率较低这些指标可能不太适用于存在多种有效响应的开放式智能体交互场景。2.6.4 您使用哪些指标评估智能体可多选LLM 作为评判者LLM-as-judge53.3%内部人工审核 / 标注59.8%传统机器学习 / 数据科学指标ROUGE、BLEU 等16.9%其他1.3%2.7 模型与工具生态OpenAI 模型占据主导地位但很少有团队依赖单一供应商。超过三分之二的组织表示使用 OpenAI 的 GPT 模型但模型多样性已成为常态超过四分之三的组织在生产或开发过程中使用多种模型。各团队越来越倾向于根据任务复杂度、成本、延迟等因素将不同任务分配给不同模型而非陷入单一平台锁定。2.7.1 您的智能体使用哪些模型可多选OpenAIGPT 系列67.8%谷歌Gemini37.4%AnthropicClaude36.6%开源模型34.2%其他5.9%尽管商业 API 使用便捷但许多组织仍将内部部署模型视为重要战略。三分之一的组织表示正在投入资源构建部署自有模型所需的基础设施和专业能力。开源模型的采用可能受到以下因素驱动大规模场景下的成本优化、数据驻留与主权要求或敏感行业的监管约束。与此同时微调仍是专业化操作尚未成为标准流程。大多数组织55.7%未进行模型微调而是依赖基础模型结合提示工程Prompt Engineering和检索增强生成RAG技术。由于微调需要在数据收集、标注、训练基础设施及持续维护方面投入大量资源因此它通常仅用于影响重大或高度专业化的应用场景。2.7.2 您是否进行过模型微调是且在生产中大量使用13.8%是但仅处于实验阶段主要使用基础模型30.5%否55.7%3. 日常使用的智能体类型当被问及 “您在日常工作中最常使用哪些智能体” 时书面反馈呈现出以下几个明显趋势3.1 代码智能体主导日常工作流最常被提及的智能体是代码助手。受访者多次表示Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Amazon Q、Windsurf、Antigravity 等工具已成为其日常开发流程的一部分无论是用于代码生成、调试、测试创建还是浏览大型代码库。3.1.1 受访者日常最常使用的智能体Claude Code120 次提及Cursor110 次提及GitHub Copilot80 次提及Amazon Q65 次提及3.2 研究与深度研究智能体紧随其后第二大常见类别是由 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 等工具支持的研究与深度研究智能体。这些智能体被用于探索新领域、总结长文档以及整合跨来源信息。它们通常与代码智能体配合使用融入同一工作流。3.3 基于 LangChain 和 LangGraph 构建的自定义智能体也颇受欢迎第三类明显的反馈指向自定义智能体许多受访者表示基于 LangChain 和 LangGraph 构建了内部智能体用于质量保证测试、内部知识库搜索、SQL / 文本转 SQL、需求规划、客户支持及工作流自动化等场景。有相当一部分受访者表示除了 LLM 聊天或代码辅助工具外他们尚未使用其他类型的智能体。这表明尽管智能体的使用已较为普遍但 “万物皆智能体” 的广泛应用仍处于早期阶段。4. 研究方法本报告的洞察来源于 2025 年 11 月 18 日至 12 月 2 日期间开展的一项公开调查调查为期两周共收集到 1340 份有效反馈。以下是部分人口统计学数据4.1 前五大受访行业科技行业63%金融服务行业10%医疗健康行业6%教育行业4%消费品行业3%制造业3%4.2 受访公司规模不足 100 人49%100-500 人18%500-2000 人15%2000-10000 人9%10000 人9%如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ 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