大模型专栏

大模型专栏是网易云商全新推出的内容专栏，聚焦关注大模型在企业服务场景和营销场景落地应用过程中的相关话题。在这里：

•我们分享前沿技术趋势，也提供适配的行业和场景解决方案。

•我们拆解各行各业最佳实践，也同步关注客服人和营销人的职业成长。

•我们分享实施过程中获取的经验，也给大家提供及时的避坑指南。

这是大模型专栏的第【7】篇

火的使用在人类发展进程中是一件划时代的大事。最早的原始人不知道如何利用火，相传燧人氏发明了钻木取火的办法，教会人们食用熟食，结束了远古人类茹毛饮血的历史，开创了华夏文明。

AI Agent的出现好比“燧人取火”，引领人类文明进入下一个时代。

作为当下AI领域最火热的概念，AI 智能体正以惊人的速度从实验室走向现实，Gartner 预测，到2028年，至少15%的日常工作将由AI代理完成。

那么，到底是哪些企业在部署Agent？Agent最适合执行哪些任务？目前最大的限制和挑战是什么？

LangChain对1300多名专业人士进行了调研，发布报告《State of AI Agents》，试着寻找这些问题的答案。

一、51%的企业已经在生产环境中部署Agent，中型企业最为积极

调研显示，目前有51.1%的受访者已经在生产环境中部署和采用了AI Agent，令人鼓舞的是，78.1%的受访者计划在近期将AI Agent引入生产应用。

LangChain进一步按公司规模进行了下钻调研，数据显示，中型企业（员工人数100-2000人）表现得最为积极，约63%的中型企业在生产环境中采用了AI Agent。

而从行业维度来看，也有一个出乎意料之外的结果，众所周知，科技行业是Agent的第一批尝鲜者，调研却发现，非科技行业的受访者中，已经部署或者计划部署AI Agent的达到了90%的比例。

二、TOP3应用场景：研究与总结、个人生产力工具、客户服务

这么多企业都部署了AI Agent，那么大家都在用AI Agent做什么？

调研显示，研究与总结（58.2%）、个人生产力工具（53.5%）、客户服务（45.8%），是最受欢迎的三个Agent应用场景。

可以看出，大家普遍希望AI Agent帮助处理一些原本较为耗时、复杂的任务，以提升效率。

此前，Gartner公司副总裁孙鑫在近期对外发言中指出：“我们看到的客服，知识库的 Agentic RAG （智能体增强检索生成）模式，Coding（软件研发）模块，都是一些比较成功的场景类别。”

看来，在企业级的Agent落地场景中，客服是大家公认的最佳场景。

三、性能质量是大中小企业共同的首要关注点，占比41%

在生产中采用AI Agent，企业主要有哪些顾虑？

调研显示，不管是大型企业、中型企业还是小型企业，性能质量（41%）都是首要关注点，其重要性远超成本（18.4%）和安全（18.4%）等因素，甚至超出了两倍以上。这一差距凸显了一个可靠、可控、可信赖的Agent对于组织有多么重要。

不同规模的企业，次要关心的点存在一定差异：45.8%的小企业将成本因素排在第二位；而对于合规、数据安全特别敏感的中大型企业来说，安全问题超越成本因素，跃居第二位。

为了给企业提供可靠的Agent产品，网易云商从产品工程、算法工程、实施经验多个维度入手，最大程度控制大模型幻觉。

四、人们对AI Agent的2大期待：开源Agent和更强大的模型

对于AI Agent表现出来的超强能力，受访者表示由衷的钦佩，尤其是在以下4个方面给他们带来了惊喜：

•处理多步骤的复杂任务：AI Agent具备更深入的推理和上下文理解能力，能够应对更为复杂的任务。



•自动化执行重复性任务：AI Agent被视为自动化执行日常任务的关键工具，使得人们腾出时间，投入到更具创造性的工作中。



•任务分配与协作：优化任务分配，确保合适的Agent在正确的时间处理特定的问题，尤其在多Agent系统中，能有效实现任务分配与协作。



•类人推理能力：与LLM不同，AI Agent能追溯并优化自己的决策，根据新信息审查和调整过去的策略，类似人类的思考过程。

而对于AI Agent的未来，受访者表示充满了期待，并对以下2点表现出浓厚的兴趣：

•期待开源AI Agent：认为集体智慧能加速创新。



•期待更强大的模型：由更强大的模型驱动产生更高级的 AI Agent，以更高的效率和自主性处理复杂任务。

AI的下一次浪潮将由AI Agent主导，似乎已经毋庸置疑，客服也已经成为大家公认的To B Agent落地最佳场景之一，网易云商Agent已经成功应用在多家企业的客服场景中，如门店查询、商品导购、物流查询、退款退差价等。

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