基于LangChain 2025年调研，57%企业已在生产环境部署Agent，标志着从实验阶段进入生产阶段。企业部署难点集中于输出质量可控性、系统稳定性等工程质量问题，而非模型能力本身。可观察性成为基础设施级能力，但系统化评估仍显滞后。大模型使用呈多模型并存趋势，微调率较低。Agent工程已从"能否跑通Demo"转向如何长期稳定运行，成为企业级AI落地的关键环节。

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2025年Agent工程进入深水区，企业与开发者已经不再纠结于是否要构建 AI Agent，而是开始关注更现实的问题：

如何将 Agent 稳定、可靠、可规模化地部署到真实生产环境中？

本报告基于LangChain最新调研结果的解读，调研结果充分反映了2025 年末 Agent 工程的整体趋势与实践现状。

调研对象

全球 1300+ 名从业者

行业覆盖

技术（63%）

金融服务（10%）

医疗保健（6%）

教育（4%）

消费品（3%）

制造业（3%）

公司规模

<100人（49%）

100-500人（18%）

500-2000人（15%）

2000-10,000人（9%）

10,000多人（9%）

什么是 Agent 工程

Agent工程指的是一整套用于构建、运行、监控、评估和持续优化 AI Agent 的工程方法与技术体系。

与传统大模型应用不同，Agent 通常具备：

• 多步骤决策能力
• 工具调用与环境交互能力
• 状态记忆与上下文管理
• 在复杂任务中进行自主规划和执行的能力

Agent工程的核心挑战不在于“是否能跑通 Demo”，而在于如何在真实业务中长期稳定运行。（无论是企业还是技术供应商，都应警惕 Agent 的PoC陷阱）

Agent 的采用现状

调研显示，Agent 已经从实验阶段快速进入生产阶段：

• 57% 的受访者表示已经在生产环境中部署了至少一个 Agent
• 大型企业在 Agent 落地方面明显领先于中小团队
• 仍处于探索阶段的团队比例持续下降

这表明，Agent 正在从“前沿实验”转变为“主流工程实践”。

2024-2025 Agent 在生产环境部署变化趋势

不同规模企业部署 Agent 的差异

Agent 主要应用场景

当前 Agent 最集中应用的领域为：

• 内部工具自动化（如研发辅助、数据分析、IT 运维）
• 客户支持与客服自动化
• 研究与信息检索（Research & Retrieval）
• 复杂工作流编排与任务执行

相比面向公众的 Agent，企业内部 Agent 更容易率先落地，因为其目标明确、风险可控、反馈闭环清晰。

最优先的Agent 用例分布领域

企业部署的难点

当 Agent 进入生产环境后，最大的挑战并非模型能力，而是工程质量。

调研中被提及最多的阻碍包括：

• 输出质量不可控（32%）
• 系统稳定性与错误恢复能力不足
• 调试与问题定位困难
• 成本与性能权衡

相比2024 年，成本已不再是首要问题，质量与可靠性成为核心瓶颈。

企业生产环境部署 Agent 的最大障碍

不同规模企业部署 Agent 的障碍

可观察性

可观察性（Observability），对系统内部状态和行为的监测与追踪能力，已经成为 Agent 工程的基础设施级能力。

这有助于团队了解“Agent 为何会这样做”。

常见监控内容包括：

• Prompt 与响应

  日志

• 工具调用轨迹

• Token 消耗与延迟

• • 错误与失败路径

部署Agent时是否有可观察性模块

Agent 可观察程度

评估与测试

尽管可观察性已被广泛采用，但系统化评估（Evals）仍然相对滞后：仅 52% 的团队使用了某种形式的 Agent 评估。

常见评估方式有：

离线评估

人工标注与人工审核

基于规则或启发式的检查

为 Agent 构建可重复、可量化的评估体系，被认为是下一阶段的关键工程能力。

Evaluation / Evals：评估（用于衡量 Agent 输出质量与行为表现）

Offline Evals：离线评估（不在实时用户请求中执行的评测方式）

Agent 在什么阶段评估：离线＞在线

Agent 评估测试的方法：多数仅用离线

谁来评估Agent：

超过半数用大模型作为评估员，人类抽查

模型与工具生态

Agent 工程中使用的大模型呈现多模型并存趋势：

• 头部闭源模型仍然最常用（OpenAI GPT）
• Claude、Gemini 等模型快速增长
• 开源模型在特定场景下被采用

与此同时：

• 微调使用率仍然较低
• 更多团队选择通过 Prompt、工具设计和 Agent 架构优化来提升效果

Agent 采用什么大模型

是否微调过模型

Agent 高频使用场景是写代码

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