LangChain Agent报告深度解读：质量成最大瓶颈，客服与研究领跑落地

type

status

date

slug

summary

从“省钱”到“求稳”：质量成为 Agent 的阿喀琉斯之踵

报告中最引人注目的结论是，输出质量已取代成本，成为 Agent 实际投产的最大障碍。 在过去，企业对部署 大模型 的主要顾虑在于 Token 的高昂费用。然而，随着模型推理成本的大幅下降和开源模型的崛起，这一壁垒已基本被打破。

现在的核心挑战在于“信任”。三分之一的受访者表示，Agent 的准确性、相关性以及输出结果的一致性是他们最头疼的问题。特别是在 LLM（大型语言模型）容易产生“幻觉”的背景下，如何确保 Agent 在面对复杂指令时，能够像人类员工一样遵循品牌规范、保持语调适切，并产出稳定可靠的结果，成为了技术团队攻坚的重点。

对于拥有超过 2000 名员工的大型企业而言，除了质量，安全问题也超越了延迟，成为第二大挑战。这表明，随着 Agent 深入企业核心业务流，数据隐私和合规性变得至关重要。

规模效应显现：大企业在 Agent 落地战中领跑

一个有趣的现象是，Agent 的落地速度呈现出明显的“马太效应”。调研显示，万人以上的大型企业中，已有 67% 将 Agent 投入生产，远高于百人以下小公司的 50%。

这背后的逻辑不难理解。大型企业拥有更完善的基础设施、更丰富的数据沉淀以及专门的安全团队，这使得他们能够更快地将 Agent 从实验室里的“玩具”转化为生产环境中的“工具”。

此外，大企业的应用策略也更为成熟。他们倾向于先在内部利用 人工智能 提升团队运营效率（如自动化工作流），在确保系统稳定可控后，再逐步将其推向外部客户。这种“先内后外”的策略，有效地降低了新技术应用带来的品牌风险。

落地场景双雄：客服与研究分析

在具体的应用场景上，客户服务 和 研究与数据分析 占据了半壁江山。

客户服务（26.5%）： 这是 Agent 最直观的应用场景。企业正在大胆地将 Agent 推向一线，直接面向真实客户。这不仅是因为 Agent 能够 24/7 响应，更因为通过精细的 Prompt（提示词）工程，Agent 已经能够处理日益复杂的咨询，大幅提升用户体验。

研究与数据分析（24.4%）： 这一场景的火热，证明了 Agent 在海量信息整合和跨源推理方面的核心优势。对于知识密集型工作，Agent 能够快速阅读长篇文档、提取关键信息并生成报告，极大地解放了人类专家的生产力。

值得一提的是，在日常工作中，Coding Agent（编程类智能体）依然是工程师们的最爱。无论是代码生成、调试还是测试，AI 正在重塑软件开发的每一个环节。

行业标配：可观测性与评估体系的建立

随着 Agent 变得越来越复杂，仅仅让它“跑起来”已经不够了，我们必须知道它是“怎么跑的”。报告指出，可观测性（Observability） 已经成为行业标配。89% 的团队会对 Agent 进行追踪，记录其内部运行状态和行为模式。

如果无法洞察 Agent 的推理链条（Chain of Thought）和工具调用过程，团队就无法排查故障，更无法优化性能。这就像驾驶一辆没有仪表盘的赛车，风险极高。

与此同时，Agent Evals（评估） 的重要性日益凸显。虽然目前仍有约半数团队依赖离线评估，但在线评估的比例正在上升。越来越多的团队开始采用“LLM-as-judge”模式，即利用更强大的模型来评估 Agent 的输出质量，并辅以人工审查，以构建一个高效且可靠的评估闭环。

展望：混合模型与开源的未来

在模型选择上，虽然 OpenAI 依然占据主导地位，但“多模型混合使用”已成为常态。企业不再将鸡蛋放在同一个篮子里，而是根据任务的复杂度、成本和延迟要求，灵活调度不同的模型。

此外，出于数据主权和监管合规的考虑，超过三分之一的组织仍在投资部署开源模型。这表明，未来的 AI变现 和应用生态将是多元共存的。

总而言之，2025 年是 Agent 从“可用”迈向“好用”的关键一年。对于企业而言，关注点不应再是“要不要做”，而是如何通过提升输出质量、建立完善的监控评估体系，让 Agent 真正成为业务增长的引擎。想要了解更多关于 AI日报、chatGPT 动态以及 大模型API直连 等前沿信息，请持续关注 AIGC.BAR，这里汇聚了最全的 AI门户 资源，助您在 AI 时代保持领先。