在科技日新月異的今天，AI Agent正逐漸從理論走向實踐，成為推動人類文明進步的“新火種”。如果說大型語言模型（LLMs）代表了人類智慧的結晶，那么AI Agent則是那把“火燧”，引領著各個行業邁向智能化的新時代。
2024年，AI Agent無疑是科技領域的熱門話題。隨著大模型賽道的逐漸降溫，并呈現出明顯的贏家通吃格局，AI Agent作為大模型應用落地的最佳形式，正受到越來越多的關注。它不僅能夠解決LLMs在具體應用場景中的局限性，還能為企業帶來前所未有的效率和智能化水平。
那么，當前AI Agent的采用現狀究竟如何？哪些領域將率先迎來變革？為了解答這些問題，我們參考了兩份重量級報告：LangChain發布的《AI Agent現狀報告》以及Langbase的《2024年AI Agent狀態報告》。這兩份報告為我們揭示了AI Agent在開發、采用過程中的關鍵問題。
LangChain的調查顯示，約51%的受訪者已經在生產環境中采用了AI Agent，78%的受訪者計劃在近期將AI Agent引入生產應用。從規模上看，中型企業（員工人數為100-2000）最為積極，采用率高達63%。從行業分布來看，非科技公司與科技公司的AI Agent部署計劃旗鼓相當，均展現出強烈的采用意愿。
而在Langbase的調查中，雖然目前AI（非AI Agent）的實驗用途比例仍然大于生產用途，但生產用途正在穩步增加。這表明，越來越多的企業開始意識到AI Agent的潛力，并正在積極探索其在實際業務中的應用。
在AI Agent基座大模型的選擇方面，OpenAI以76%的采用率占據主導地位，谷歌則以59%的采用率迅速崛起，成為其強勁的競爭對手。Anthropic、meta的Llama、Mistral和Cohere等模型也展現出了一定的市場影響力。不同大模型在不同領域的應用也各有千秋，例如OpenAI在技術和營銷應用方面領先，而谷歌在健康和翻譯領域表現出色。
在選擇AI Agent基座大模型時，準確性成為最重要的考量因素，占比高達45%。其次是安全性和可定制性，而成本因素的影響相對較小。這表明，企業在采用AI Agent時，更加注重技術的實用性和可靠性。
在應用場景方面，LangChain的調查顯示，研究與總結、個人生產力工具和客戶服務是AI Agent的主要應用場景。這些場景的共同特點是耗時且需要高度準確性，AI Agent的引入能夠顯著提升工作效率和準確性。
然而，企業在采用AI Agent時也面臨著一些顧慮。LangChain的調查顯示，性能質量是首要關注點，遠超成本和安全等因素。AI Agent依賴LLM“黑盒”控制工作流程，這帶來了不可預測性和出錯風險。知識不足和時間有限也是企業在采用AI Agent時面臨的挑戰。
盡管面臨諸多挑戰，但企業對AI Agent的期待仍然很高。他們希望AI Agent能夠處理多步驟任務、自動化重復性任務、優化任務分配與協作，并具備類人推理能力。這些期待將推動AI Agent技術的不斷發展和完善。
