來自 LangChain.

原標題：AI Agents 現狀報告，未來可期 or 強弩之末？
文章來源：特工宇宙
內容字數：5662字

2024年AI Agents的崛起：行業的未來與挑戰

隨著2024年的到來，AI Agents不再是一個小眾的概念，而是成為了各行業公司工作流程中的重要組成部分。從自動化日常任務到輔助數據分析和代碼編寫，AI Agents正在重新定義我們的工作方式。然而，這一轉變的背后究竟發生了什么？AI Agents是否真正發揮了其潛力，還是僅僅成為一個流行的術語？在LangChain對1300多名專業人士的調查中，我們獲得了一些重要的見解。

什么是AI Agents？

在LangChain的定義中，AI Agents是利用大型語言模型（LLM）來決定應用程序控制流的系統。就像自動駕駛技術有不同的自主級別，AI Agents的能力范圍也存在差異。盡管企業在采用AI Agents方面的態度各異，但已有大量公司開始積極探索這一領域。調查顯示，約51%的受訪者表示他們在生產中使用AI Agents。而在中型公司（員工在100至2000之間）中，這一比例更高，達到63%。更令人振奮的是，78%的企業計劃盡快將AI Agents投入生產。

AI Agents的主要應用場景

AI Agents的使用目的不僅限于日常任務的處理，它們還為知識工作提供了新的可能性。根據調查，AI Agents的主要應用場景包括進行研究和總結（58%），以及簡化任務以提高個人生產力（53.5%）。這表明，用戶希望AI Agents能夠為他們處理繁瑣的任務，從而節省時間并提高效率。此外，客戶服務（45.8%）也是AI Agents的重要應用領域，它們能夠幫助公司快速響應客戶查詢及故障排除。

控制與安全：不可忽視的因素

在AI Agents的應用過程中，控制和安全是必須考慮的重要因素。為了確保AI Agents的行為可控，許多公司采用了追蹤和觀察工具，以了解其性能和行為。大多數企業還采取了人工監督的措施，以防止AI Agents偏離預定路線。較大的企業通常采取更為謹慎的策略，使用“只讀”權限以降低風險，而小型企業則更注重對AI Agent行為的追蹤。

實施AI Agents的障礙與挑戰

盡管AI Agents的需求強烈，但在實際部署中，許多公司仍面臨障礙。最主要的問題在于性能質量，受訪者認為這是影響AI Agents成功的關鍵因素。此外，知識和時間也是兩個顯著的障礙。許多團隊在掌握AI Agents所需的技術知識方面存在困難，同時，構建和部署AI Agents所需的時間投入也讓人望而卻步。

成功案例與未來展望

在我們的調查中，Cursor作為最受關注的AI Agent應用之一，展示了AI Agents在實際環境中的潛力。其他如Perplexity和Replit等應用也在不斷推動AI Agents的功能邊界。這些應用不僅解決了當前生產環境中的實際問題，還為未來的創新奠定了基礎。

總的來說，AI Agents的整合競賽已經開始，各公司正努力重塑工作流程，以便通過大型語言模型（LLMs）改善決策和提升生產力。盡管面臨挑戰，企業也意識到采取合適的控制措施是確保AI Agents成功應用的關鍵。展望未來，能夠開發出可靠、可控的AI Agents的公司，將在人工智能的下一波創新浪潮中占據領先地位，為智能自動化的未來制定標準。

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作者簡介：Agent Universe，專注于智能體的AI科技媒體。