以下著作起原于 AI 大模子应用实验 j9九游会，作家秋山骚人

AI 技巧正畴前所未有的速率改动着咱们的职责与生存。2024 年，手脚大模子初始的挫折应用面孔之一的 AI 智能体（AI Agents）还是不再仅仅科技圈的热点话题，而是成为了百行万企关注的焦点。从自动化浮浅任务到协助数据分析，以至编写代码，AI 智能体的应用规模正在握住扩大。那么，这些 AI 智能体是否真实如预期般施展了作用？企业又是怎样将它们融入日常职责进程中的？本次为大家浮浅剖析LangChain 公司发布的最新探望陈述《State of AI Agents》中的中枢不雅点，了解 AI 智能体的近况与将来。

合座应用近况

AI 智能体被界说为使用大型言语模子（LLM）来决定应用法式限度流的系统。它们的本事规模往常，爽气单的自动化到复杂的有运筹帷幄扶植。探望显现，约有 51% 的受访者还是在出产中使用 AI 智能体，而 78% 的受访者盘算不久后将 AI 智能体参加出产。这标明，尽管许多潜在用户对 AI 智能体的兴味很高，但骨子部署仍然濒临挑战。

行业罗致兴味

探望发现，不仅技巧行业，非技巧行业的公司也对 AI 智能体发达出了浓厚的兴味。90% 的非技巧公司受访者暗意还是或运筹帷幄将 AI 智能体参加出产，与科技公司的 89% 险些捏平。这显现了 AI 智能体的跨行业引诱力：还是不再局限在科技型企业，将来将在更多行业与规模得以应用。

主要应用场景

AI 智能体还是在许多规模展示出了苍劲的应用后劲。探望恶果显现，在三个最挫折的应用场景中，58% 的受访者将 AI 代理用于有筹商和摘录生成，53.5% 用于种植个东谈主出产力或提供个东谈主助理就业，45.8% 用于客户就业。举例，AI 智能体不错匡助用户从大批数据中索求要害信息，省略协助日常任务如日程安排和组织，从而提高个东谈主出产力。在客户就业规模，AI 智能体也施展着挫折作用，匡助公司处理有筹商、故障摒除，并加速客户反适时分。

智能体的限度与东谈主类监督

AI 智能体是一个具有自我想考与举止本事的智能应用。跟着其功能的渐渐苍劲，对它们的限度和安全性条款也随之提高。探望显现，大部分东谈主合计跟踪和可不雅察性器具是限度 AI 智能体的重要妙技，许多公司还罗致了护栏来防御智能体偏离预定旅途。举例，一些公司通过东谈主工内行手动查验或评估反应，增多了一层防备措施，确保 AI 代理的有运筹帷幄过程透明且可控。

智能体部署的主要挑战

智能体完成任务的质地是受访者最关注的问题，亦然摈弃更多智能体部署的最挫折身分，其挫折性是本钱和安全的两倍多。AI 智能体的不行预测性（主要来自 LLM）增多了失实的可能性，使得团队难以确保智能体永远提供准确、符合的反应。

需要庄重的是，微型公司尤其关注任务的性能与质地，45.8% 的微型公司将其手脚主要关注点，而本钱仅为 22.4%。这一差距突显了可靠、高质地的任务完成关于组织将智能体从开导转化到出产是决定性的身分。

虽然，智能体的挑战并不限于任务质地。许多东谈主对构建和测试智能里的最好实验感到不细则，来自于另两个主要阻截，技巧与时分。

技巧常识：团队对智能体构建所需的技巧常识储备不及，尚在学习中。

时分本钱：构建、部署、调试、平涂智能体所需的时分参加特殊大。

得胜案例（外洋）

在探望中，Cursor、Perplexity 和 Replit 是最受辩论的 AI 智能体应用。这内部 Cursor 是一个 AI 初始的代码剪辑器，匡助开导者编写、调试妥协析代码；Perplexity 则愚弄 AI 纠正了传统的搜索引擎的职责与呈现面孔；而 Replit 则通过建立环境和建立，加速软件开导人命周期，让用户在几分钟内构建和部署功能完备的应用。

最感兴味的智能体本事

跟着 AI 智能体的罗致，组织在罗致与部署时濒临着握住演变的祈望和挑战。探望显现，东谈主们对智能体以下本事最感兴味：多设施复杂任务、自动化重迭任务、多智能体任务路由与谐和、智能辩论与推理。

以上是 Langchain 公司在最新的 AI 智能体探望陈述中展示的中枢论断与不雅点，咱们进行索求供大家参考。

不得不说，面前 AI 智能体与 RAG 应用（某种钦慕上也不错把 RAG 看作一种智能体）是在大模子之上最被寄以厚望的应用形态。跟着基础大模子、以及各式表面、框架与实验性花样标发展与熟谙，不错臆测，AI 智能体的可靠性、可控性等问题将在将来得以渐渐惩处，从而将得以更渊博与深入的应用。不错期待，AI 智能体将以愈加深刻的面孔塑造咱们的寰宇。

文中配图来自 LangChain 探望陈述，原文参考：

https://www.langchain.com/stateofaiagents

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