2024年AI Agents年终总结盘点

年终之际，AI智能体（AI Agents）的热度依然不减。Langbase近期发布了一份深具洞察力的调研报告，走访了来自全球100多个国家的3400多位AI智能体开发者——其中46%身处C级管理层。这份数据的分量与权威性可见一斑。

接下来，让我们解析这份报告揭示的核心发现。

开发者倾向于选择哪些LLM供应商？

• OpenAI依旧是开发者的首选，绝大多数受访者将其作为大语言模型（LLM）服务的核心支柱。不过，Google正以令人瞩目的速度追赶上来，成为强有力的竞争者。
• Anthropic也占据一席之地；而Meta的Llama、Mistral和Cohere虽然市场份额不大，但增长势头不容忽视。

不同模型被用在哪些具体任务上？

各家AI供应商在各自擅长的领域表现出明显的差异化优势，这反映出不同模型在行业应用中的结构性差异与专业定位。

• OpenAI在技术与营销类应用中领先明显，尤其是在翻译任务上表现抢眼。
• Anthropic在技术任务中受到青睐，但在营销和翻译领域则涉足较少。
• Google的模型在健康和翻译领域占据主导地位，语言和医疗是其强项。
• Meta在技术和科学类应用中广泛部署，而Cohere则呈现出在科学、营销等多领域均衡分布的格局。

阻碍AI Agents大规模普及的核心问题是什么？

• 扩展与部署的复杂性——这是当前最大的瓶颈。紧随其后的是数据隐私与安全合规问题。
• 缺乏成熟的监控工具，叠加高昂的基础设施成本，也在一定程度上拖慢了AI落地进程。
• 此外，对AI驱动解决方案的抵触与怀疑情绪依然存在，这暗示着一个更本质的需求：我们需要更加透明、用户友好的AI实施平台。

选择LLM时，什么因素最重要？

• 准确性毫无悬念位列榜首，成为大多数受访者的首要考量。其次才是安全性和可定制性。
• 有趣的是，成本反而是最不被看重的因素。

将AI Agents部署到生产环境时，主要面临哪些挑战？

• 定制化困难、有限的质量保证评估方法、以及可复用基础设施的缺失——这些是关键挑战。
• 工具碎片化、集成问题与可扩展性问题，进一步增加了部署的复杂度。

采用AI技术的首要目标是什么？

• 自动化与流程简化是AI应用的首要任务。公司希望通过AI来提升效率，让各项流程更为流畅。
• 定制化解决方案与改善协作，则反映出对灵活性与共享系统访问日益增长的需求。

LLM主要被用在哪些业务场景中？

• LLM在软件开发中应用最广，在营销、IT运营和文本摘要领域也有显著渗透。
• 客户服务、人力资源和法律等领域开始展现新兴兴趣，预示着2025年LLM可能会被带到更广阔的行业版图中。

AI基础设施需要什么关键特性？

• 绝大多数受访者都需要Agentic RAG（检索增强生成）能力，以改善上下文信息处理。
• 评估工具的重要性同样不容忽视——它能确保AI系统按预期运转。

在编排AI管道时，更偏好哪种工具类型？

• 大多数受访者更喜欢提供灵活、基础原语的开发工具，以便设计定制化的AI管道。
• 预构建的拖放式方案虽然能解决特定问题，但可定制性明显不足。这说明在AI工作流设计中，定制化的需求十分强烈。

选择AI开发平台时，优先考虑哪些因素？

• AI智能体版本控制被开发者视作AI开发平台的首要特性。
• 强大的SDK或库生态系统，以及本地开发环境，同样备受重视。
• 团队协作与实验功能是次重要的考量因素，而资源监控仪表板的重要性则相对较低。

公司目前使用AI到什么程度？

• 大部分开发者已将AI用于实验与生产环境。
• 并且，稳步推进AI投入生产的趋势已相当明显。

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