LangChain 的最新报告揭示了 AI 智能体应用的爆炸性增长，超过 50% 的企业已将 AI 智能体投入生产，78% 的企业计划部署 AI 智能体。 性能质量仍然是最大的挑战，但 AI 智能体在研究、生产力提升和客户服务等领域展现出巨大潜力。 报告强调安全控制和可观测性的重要性，并预测 开源和更强大的模型将推动 AI 智能体技术的未来发展。

AI智能体时代，未来已至

2024 年，AI 智能体不再是停留在研究阶段的概念，而是迅速融入企业工作流程，成为变革生产力的关键技术。从自动化繁琐任务到协助复杂决策，AI 智能体展现出前所未有的潜力。LangChain 发布的《AI Agents 现状报告》基于对 1300 多名专业人士的调研，深入分析了 AI 智能体在 2024 年的应用现状、主要用例、面临的挑战以及未来趋势，为企业和开发者提供了宝贵的参考。

AI智能体：定义与应用现状

1. AI智能体：智能的化身

LangChain 将 Agent 定义为使用 LLM 决定应用程序控制流的系统，其能力范围类似于自动驾驶汽车的自主级别。简单来说，AI 智能体如同拥有自主决策能力的智能助手，可以理解指令并根据环境变化灵活执行任务。

智能体的概念

2. AI智能体：应用浪潮席卷而来

AI 智能体正在经历快速增长。各种 Agent 框架，如 ReAct、多智能体协调器和 LangGraph，都获得了极大的关注。调查显示，约 51% 的受访者已将 AI 智能体用于生产环境，中型公司 (100-2000 名员工) 的采用率高达 63%。此外，78% 的受访者有积极的计划将 AI 智能体投入生产。尽管对 AI 智能体的需求强劲，但实际的生产部署仍然是许多人面临的障碍。

您的公司目前是否在生产环境中使用智能体？

您目前是否正在开发计划投入生产的智能体？

企业正在从简单的基于聊天的实现转向更高级的框架，这些框架强调多智能体协作和更自主的功能。

.LangChain 的智能体生态：开发、部署和监控

LangSmith：构建、测试、调试和监控 LLM 应用程序

企业AI智能体应用的成熟度

3. AI智能体：打破行业壁垒

AI 智能体并非仅限于科技行业。90% 的非科技公司受访者表示已在使用或计划使用 AI 智能体，这与科技公司的 89% 几乎持平。这表明 AI 智能体正在成为跨行业提升效率和生产力的重要工具。

AI智能体：应用场景全解析

1. 研究与总结：知识的炼金术士

AI 智能体可以高效处理海量信息，从文献综述到市场调研，快速提取关键信息，节省大量时间和精力。58% 的受访者将研究和总结列为 AI 智能体的主要应用场景。

2. 个人生产力：效率的加速器

AI 智能体可以作为个人助手，处理日程安排、邮件管理、信息检索等日常任务，将用户从繁琐的工作中解放出来，专注于更重要的工作。超过 53.5% 的受访者将此列为 AI 智能体的主要应用。

3. 客户服务：体验的革新者

AI 智能体正在变革客户服务。通过快速响应客户咨询、提供 24/7 全天候服务和个性化支持，AI 智能体可以提升客户满意度并降低企业成本。45.8% 的受访者将客户服务列为 AI 智能体的主要应用。

您认为智能体目前最适合执行哪些任务？

三、AI智能体：安全与控制并重

1. 追踪与可观测性：洞察 AI 的“黑匣子”

鉴于大型语言模型的固有不确定性，追踪和可观测性工具对于理解智能体行为至关重要。这些工具使开发人员能够深入了解智能体的性能并识别潜在问题。

您对智能体使用了哪些类型的控制？

2. 离线评估与人工审核：双重保障，安全可靠

许多公司采用离线评估来测试 LLM 应用，并在部署前识别潜在问题。此外，人工专家通常会检查和评估响应，以增加一层预防措施。

3. 工具权限管理：谨慎授权，防范风险

大多数团队不会授予其智能体完全的读写删除权限。他们通常授予只读工具权限或要求人工批准重要操作，例如写入或删除。

您的智能体拥有哪种工具权限？

4. 不同规模企业的控制策略：量体裁衣，灵活应对

不同规模的企业在智能体控制方面优先考虑的事项不同。大型企业 (2000 多名员工) 通常更加谨慎，严重依赖“只读”权限以避免不必要的风险。他们还倾向于将防护栏与离线评估相结合，以便在客户看到任何回复之前捕获预生产中的回归。

按公司规模划分的工具权限

小型公司和初创企业 (<100 名员工) 更关注跟踪，以便了解其智能体应用程序中发生的情况 (而不是其他控制)。较小的公司倾向于专注于交付并通过查看数据来理解结果；而企业则全面实施更多控制。

按公司规模划分的智能体控制

尽管非科技公司和科技公司受访者中智能体采用率相似，但在生产中使用智能体控制的受访者中，科技公司更有可能使用多种控制方法。51% 的科技受访者目前使用 2 种或更多种控制方法，而其他行业的受访者只有 39%。这表明科技公司在构建可靠的智能体方面可能走得更远，因为高质量的体验需要控制。

用于控制或防护的方法数量

四、AI智能体：挑战与机遇并存

1. 性能质量：AI 智能体的“阿喀琉斯之踵”

保持 LLM 应用程序的高性能质量（从响应是否准确到是否遵循正确的样式）并非易事。性能质量是受访者最关心的问题——比成本和安全等其他因素的重要性高出一倍以上。使用 LLM 控制工作流程的智能体固有的不可预测性会引入更多错误空间，这使得团队难以确保其智能体始终提供准确、符合上下文的响应。

将更多智能体投入生产的最大限制是什么？

对于小型公司而言，性能质量尤其重要，45.8% 的小型公司将其列为主要关注点，而成本（第二个关注点）仅为 22.4%。这种差距凸显了可靠、高质量的性能对于组织将智能体从开发转移到生产的重要性。

虽然质量仍然是企业最关心的问题，但对于必须遵守法规和更敏感地处理客户端数据的大型公司来说，安全问题也很普遍。

按公司规模划分的部署智能体的障碍

挑战并不止于质量。从写入的回复中，许多人对构建和测试智能体的最佳实践感到不确定。特别是，知识和时间这两个主要障碍很突出：

• 知识： 团队通常难以掌握使用智能体所需的技术知识，包括针对特定用例实现智能体。许多员工仍在学习，并且需要提升技能才能有效地利用 AI 智能体。

• 时间： 构建和部署所需的时间投入很大，尤其是在尝试确保智能体可靠执行时 - 这可能需要调试、评估、微调等。

五、AI智能体：成功案例

Cursor、Perplexity 和 Replit：AI 智能体的先行者

最热门的 AI 智能体应用

Cursor 在我们调查中最受关注的智能体应用程序中名列前茅，紧随其后的是 Perplexity 和 Replit。

Cursor 是一款 AI 驱动的代码编辑器，可帮助开发人员通过智能自动完成和上下文辅助来编写、调试和解析代码。

Replit 还通过设置环境、配置并让您在几分钟内构建和部署功能齐全的应用程序来加速软件开发生命周期。

Perplexity 是一款 AI 驱动的答案引擎，可以回答复杂的问题，并在其答案中链接网络搜索和来源。

这些应用程序正在突破智能体可以做的事情的界限，表明 AI 智能体不再是理论上的——它们如今正在生产环境中解决实际问题。

六、AI智能体：未来趋势展望

从我们的写入回复中，我们看到组织在将 AI 智能体引入其工作流程时面临的一些不断变化的期望和挑战。人们钦佩 AI 智能体的这些功能：

• 管理多步骤任务： 智能体能够进行更深入的推理和上下文管理，从而能够处理更复杂的任务。

• 自动化重复性任务： AI 智能体继续被视为自动执行管理任务的关键，这些任务可以腾出用户时间来进行更具创造性的问题解决。

• 任务路由和协作： 更好的任务路由可确保正确的智能体在正确的时间处理正确的问题——尤其是在多智能体系统中。许多人想知道如何有效地协调任务并在智能体网络中进行协作。

• 类人推理： 与传统的 LLM 不同，AI 智能体可以追溯其决策，包括时间旅行、审查和根据新信息修改过去的决策。

但也有一些挑战是构建智能体的团队需要考虑的。这包括：

• • 理解智能体行为的障碍： 几位工程师在信中写到，他们难以向公司中的其他利益相关者解释 AI 智能体的功能和行为。有时，对步骤进行一些额外的可视化可以解释智能体响应发生了什么。其他时候，LLM 仍然是一个黑匣子。额外的可解释性负担留给了工程团队。

明白了，我们继续。

尽管存在挑战，以下领域仍有明显的关注和活力：

• 对开源 AI 智能体的兴奋： 人们对开源 AI 智能体表现出明显的兴趣，许多人列举了集体智慧如何加速智能体的创新。

• 期待更强大的模型： 许多人正在等待 AI 智能体的下一次飞跃，由更大、更强大的模型提供支持——以便智能体能够更有效、更自主地处理更复杂的任务。

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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