AI Agent工程现状报告显示，超57%企业已将Agent投产，客服与数据分析为主要应用场景。质量是最大挑战，可观测性和评估体系成为标配。多模型策略主导市场，编码Agent领跑日常应用。Agent工程正从新兴概念发展为成熟学科，企业关注点从成本转向让Agent运行良好。

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2025 年初，业界纷纷喊出“AI Agent 元年”的口号。如今年关将近，关于 2025 年究竟算不算元年，这个问题终于有了答案。LangChain最新发布的《AI Agent工程现状报告》揭示了一个令人振奋的趋势：超过半数的企业已经将Agent部署到生产环境，Agent工程正在成为一个全新的技术领域。

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📌 什么是Agent工程？

Agent工程是利用大语言模型（LLM）构建可靠系统的迭代过程。由于Agent具有非确定性特征，工程师需要通过快速迭代来不断优化和提升Agent的质量。

这是一个全新的工程学科，它不仅需要AI技术能力，还需要系统工程、质量保障和持续优化的综合能力。

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🚀 关键发现一：大型企业引领Agent部署潮流

57.3%的受访企业已经将Agent部署到生产环境，另有30.4%正在积极开发并计划部署。相比去年的51%，这标志着明显的增长。

企业已经走出了Ai Agent验证阶段，问题不再是"是否"部署Agent，而是"如何"以及"何时"部署。

💡 规模带来的差异

大型企业的部署速度更快：

• 万人以上企业：67%已在生产环境部署，24%正在开发
• 百人以下企业：50%已部署，36%正在开发

大型组织从试点到成熟系统的转化速度更快，这可能得益于它们在平台团队、安全和可靠性基础设施方面的更大投入。

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🎯 关键发现二：客服和数据分析引领应用场景

客户服务成为最常见的Agent应用场景（26.5%），研究与数据分析紧随其后（24.4%）。这两大类别占据了所有主要Agent部署的一半以上。

三大核心应用方向：

✅ 客户服务（26.5%）- Agent直接面向客户
✅ 研究与数据分析（24.4%）- 综合大量信息并跨源推理
✅ 内部流程自动化（18%）- 提升员工效率

客户服务的强劲表现表明，企业正在将Agent直接部署到客户接触点，而不仅仅是内部使用。今年Agent应用场景呈现出更大的多样性，应用范围正在超越早期的狭窄领域。

💼 大型企业的差异化策略

在万人以上企业中，内部生产力提升成为首要用例（26.8%），客户服务（24.7%）和研究分析（22.2%）紧随其后。大型企业倾向于先聚焦内部效率提升，然后再将Agent直接部署给终端用户。

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⚠️ 关键发现三：质量仍是最大挑战

质量问题是Agent投产的最大障碍，与去年调研结果一致。今年，三分之一的受访者将质量列为首要阻碍因素，这涵盖了准确性、相关性、一致性，以及Agent保持正确语气并遵守品牌或政策指南的能力。

主要挑战排序：

1. 质量问题（33%）- 准确性、一致性、品牌合规
2. 延迟问题（20%）- 客户服务等场景对响应速度要求高
3. 成本问题 - 相比往年，成本的提及率显著下降

随着模型价格下降和效率提升，企业的关注点已从成本转向让Agent运行良好和快速响应。

🏢 企业级挑战

在2000人以上企业中，质量仍是首要障碍，但安全性成为第二大关注点（24.9%），超过了延迟问题。对于万人以上企业，幻觉和输出一致性是确保Agent质量的最大挑战，许多企业还在上下文工程和规模化上下文管理方面遇到困难。

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🔍 关键发现四：可观测性成为标配

追踪多步推理链和工具调用的能力已经成为Agent的基础要求。89%的组织已经为其Agent实施了某种形式的可观测性，62%拥有详细的追踪能力，可以检查单个Agent步骤和工具调用。

在已将Agent投产的组织中，采用率更高：94%实施了某种形式的可观测性，71.5%具备完整追踪能力。

这揭示了Agent工程的一个基本真理：没有对Agent推理和行动的可见性，团队就无法可靠地调试故障、优化性能或建立信任。

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📊 关键发现五：评估体系正在成熟

虽然可观测性的采用更广泛，但Agent评估正在追赶并获得更多关注。52.4%的组织在测试集上运行离线评估，37.3%正在进行在线评估。

对于已投产的Agent，评估实践更加成熟：未进行评估的比例从29.5%降至22.8%，在线评估的采用率达到44.8%。

📈 评估方法组合

大多数团队从离线评估开始（门槛较低、设置更清晰），但许多团队正在采用分层方法。在运行评估的组织中，近四分之一同时结合了离线和在线评估。

人工审查与自动化评估的结合：

• 人工审查（59.8%） - 用于细微或高风险场景
• LLM-as-Judge（53.3%） - 用于规模化评估质量、事实准确性和指南遵守
• 传统ML指标（ROUGE、BLEU） - 采用有限，对开放式Agent交互适用性较差

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🤖 关键发现六：多模型策略成为主流

OpenAI模型占据主导地位，但几乎没有团队只押注单一供应商。

超过三分之二的组织使用OpenAI的GPT模型，但模型多样性是常态——超过四分之三的组织在生产或开发中使用多个模型。团队越来越多地根据复杂度、成本和延迟等因素将任务路由到不同的模型，而不是被单一平台锁定。

🔧 开源与微调趋势

尽管商业API很便捷，但三分之一的组织仍在投资自部署模型的基础设施。这可能是出于高容量成本优化、数据驻留和主权要求，或敏感行业的监管约束。

同时，微调仍然是专业化而非标准化的做法。大多数组织（57%）不进行微调，而是依赖基础模型结合提示工程和RAG。由于微调需要在数据收集、标注、训练基础设施和持续维护方面进行大量投资，它似乎主要用于高影响或专业化的用例。

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💻 关键发现七：编码Agent主导日常工作流

🏆 三大主流Agent类型

1. 编码Agent占据日常工作流

最常被提及的是编码助手。受访者反复提到以下工具作为日常开发循环的一部分：

• Claude Code、Cursor、GitHub Copilot
• Amazon Q、Windsurf、Antigravity

用于代码生成、调试、测试创建或导航大型代码库。

2. 研究与深度研究Agent紧随其后

第二常见的模式是研究和深度研究Agent，由ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity等工具驱动。这些Agent用于探索新领域、总结长文档和跨源综合信息，通常与编码Agent在同一工作流中配合使用。

3. 基于LangChain和LangGraph的定制Agent也很流行

第三个明显的集群指向定制Agent，许多受访者基于LangChain和LangGraph构建。受访者描述了用于QA测试、内部知识库搜索、SQL/文本转SQL、需求规划、客户支持和工作流自动化的内部Agent。

值得注意的是，相当一部分受访者表示他们除了LLM聊天或编码辅助之外，还未使用Agent，这表明虽然Agent使用很普遍，但更广泛的"万物皆Agent"仍处于早期阶段。

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🎓 总结：Agent工程的五大趋势

1. 🚀 规模化部署正在加速 - 超过半数企业已将Agent投产，大型企业引领潮流
2. 🎯 应用场景多元化 - 从客服到数据分析，从内部效率到客户接触点，Agent应用范围不断扩大
3. ⚙️ 工程化体系成熟 - 可观测性、评估体系成为标配，质量和安全成为核心关注点
4. 🤖 多模型策略成为主流 - 企业根据场景选择最优模型，避免单一供应商锁定
5. 💡 编码Agent领跑日常应用 - 开发者工具是当前最成熟的Agent应用场景

Agent工程正在从一个新兴概念演变为一个成熟的工程学科。对于希望在AI时代保持竞争力的企业来说，现在不是"是否"采用Agent的问题，而是"如何"以及"何时"的问题。

建立完善的可观测性、评估体系和多模型策略，将是成功部署Agent的关键。这个领域正在快速演进，保持学习和快速迭代的能力将决定谁能在Agent时代脱颖而出。

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