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Engineering”和“外挂知识库RAG”硬扛省钱又省事。谁是现在的“最强打工人”编程AgentCursor、Copilot等绝对的职场统治力工程师现在的标准配置是左手一杯咖啡右手一个Agent。深度研究AgentPerplexity等专门负责查资料、写摘要帮人类从海量文档的苦海里脱身。定制化Agent基于LangGraph自己捏出来的“缝合怪”正在变多专门干写SQL、自动QA、内部搜文档这种脏活累活。总结下来2026年的Agent已经不是PPT里的概念了它正在变成一种像“Excel”一样普及的生产工具。大家现在的共识是不求它能像科幻片一样全知全能但求它在干活时别掉链子、别磨叽。“下面这个完整报告Langchain对超过1300名专业人士——包括工程师、产品经理、业务负责人以及企业高管——进行了一项调查想搞清楚当前AI智能体(Agent)到底发展到什么程度了。接下来Langchain会深入分析这些调查数据,看看AI智能体现在是怎么被用起来的(或者为什么还没用起来)。二、引言进入2026年,企业关心的问题已经不是要不要搞智能体了,而是怎么把智能体做得靠谱、高效,还能大规模推广。Langchain通过调查1300多位专业人士,想了解他们是如何推进AI智能体应用的,以及在智能体工程方面遇到了哪些难题。主要发现:智能体已经在实际应用了:57%的受访者说他们已经把智能体用到生产环境里了,其中大公司跑得最快。质量问题是上线的最大拦路虎:32%的人认为质量是头号难题,而成本的担忧比去年少多了。可观测性成了标配:将近89%的受访者已经给智能体加上了可观测性功能,这比评估(52%)普及得多。用多个模型已经很常见:虽然OpenAI的GPT模型用得最多,但Google Gemini、Anthropic Claude还有各种开源模型也都很流行。模型微调还没那么普遍。三、深度分析“什么是智能体工程?智能体工程(Agent Engineering)是一个不断迭代的过程,目的是把大语言模型(LLM)变成靠谱的系统。因为智能体本身就不确定性很强,所以工程师需要快速迭代来提升和优化智能体的质量。大公司在智能体应用上跑得最快超过一半(57.3%)的受访者已经在生产环境跑智能体了,还有30.4%正在积极开发,而且有明确的上线计划。这说明智能体应用比去年的调查有了明显增长(去年是51%的企业说已经把智能体投入生产了)。各大机构正在从概念验证阶段走向真正的生产部署——对大多数组织来说,问题已经不是要不要部署了,而是怎么部署和什么时候部署。规模化部署有什么不一样?在员工超过1万人的大公司里,67%已经把智能体投入生产了,还有24%正在积极开发准备上线。相比之下,员工不到100人的小公司里,50%已经上线了智能体,36%正在开发。这说明大公司能更快地把试点项目变成成熟系统,可能是因为他们在平台团队、安全和可靠性基础设施方面投入更多。智能体主要用在哪些场景客户服务(26.5%)是最常见的智能体应用场景,紧接着是研究与数据分析(24.4%)。这两个加起来就占了一半以上。客户服务这么火,说明团队已经敢把智能体直接拿来面对客户了,不光是内部用用而已。同时,智能体在内部也一直发挥着重要作用,18%的受访者提到用智能体来做内部工作流自动化,提高员工效率。研究与数据分析场景这么普遍,进一步说明了智能体现在的优势在哪:处理海量信息、跨多个来源推理,还有加快知识密集型任务的速度。值得注意的是,今年受访者选的应用场景更分散了(每个人只能选一个主要场景),这预示着智能体的应用范围正在从早期的几个特定领域扩展到更多方向。大公司的部署场景有啥不同?在员工超过1万人的公司里,内部生产力是第一大应用场景(26.8%),客户服务(24.7%)和研究与数据分析(22.2%)排在后面。大公司可能更倾向于先提高内部团队效率,然后再把智能体推给最终用户,或者两个同时进行。阻碍智能体上线的最大障碍质量依然是智能体上线的最大拦路虎,这跟去年调查结果一样。今年有三分之一的受访者把质量列为首要障碍。这包括准确性、相关性、一致性,以及智能体能不能保持合适的语气、遵守品牌或政策规范。延迟成了第二大挑战(20%)。随着智能体被用在客户服务和代码生成这些面向客户的场景里,响应时间就变成了用户体验的关键。这也反映了团队在质量和速度之间的权衡:功能更强、多步骤的智能体能给出更高质量的输出,但通常响应比较慢。相比之下,成本问题比往年提得少多了。模型价格下降和效率提升,似乎已经让关注点从单纯的花费转移了,现在组织更关心智能体能不能高效、快速地运行。大公司有什么不同?在大公司(员工2000人以上)里,质量仍然是最大障碍,但安全性成了第二大关注点,24.9%的受访者提到了这点,甚至超过了延迟问题——延迟在小公司里更常被提及。对于员工超过1万人的公司,书面反馈里提到,智能体生成的幻觉和输出一致性是保证质量的最大挑战。很多人还提到在上下文工程和大规模管理上下文方面持续存在困难。智能体的可观测性追踪多步推理链和工具调用能力已经成了智能体必不可少的功能。89%的组织已经给智能体加上了某种形式的可观测性,其中62%有详细的追踪能力,可以检查智能体的每个步骤和工具调用。在已经把智能体投入生产的受访者中,可观测性的普及率更高:94%部署了某种形式的可观测性,71.5%有完整的追踪能力。这说明了智能体工程的一个基本事实:如果搞不清楚智能体是怎么推理和行动的,团队就没法可靠地调试故障、优化性能,也没法跟内外部利益相关者建立信任。智能体的评估与测试虽然可观测性更普遍,但智能体评估也在迎头赶上,受到越来越多关注。刚过半的组织(52.4%)表示在测试集上做离线评估,说明很多团队意识到在部署前检测回归和验证智能体行为的重要性。在线评估的采用率低一些(37.3%),但随着团队开始监控实际智能体性能,这个比例正在增长。对于已经把智能体投入生产的组织,评估实践可能更成熟,因为整体评估采用率明显更高(不评估的比例从29.5%降到了22.8%)。同时,Langchain还发现更多组织在做在线评估(44.8%),说明一旦智能体面向真实用户,团队就需要通过监测生产数据来实时发现问题。大多数团队还是从离线评估开始的,可能是因为入门门槛低,设置也比较清楚,但很多团队正在把多种方法组合使用。在进行评估的组织中,接近四分之一把离线和在线评估结合起来用。这些做评估的组织还把人工和自动化方法结合起来,用LLM作为评判者(LLM-as-judge)来做广泛评估,用人工审查来做深度评估。更普遍的是,人工审查(59.8%)对于需要细致处理或高风险的情况还是很关键的,而LLM作为评判者方法(53.3%)越来越多地被用来大规模评估质量、事实准确性和准则遵守情况。相比之下,传统的机器学习指标,像ROUGE和BLEU,采用率比较有限。它们可能不太适合有多种正确答案的开放式智能体交互。模型与工具概况OpenAI模型占主导地位,但很少有团队只靠一家供应商。超过三分之二的组织说在用OpenAI的GPT模型,但是模型多样性已经成常态了——超过四分之三的组织在生产或开发中用了多种模型。团队越来越多地根据复杂性、成本和延迟等因素,把任务分配给不同的模型,而不是死守一个平台。虽然商用API很方便,但自己部署模型对很多组织来说仍然是个重要策略。三分之一的组织表示正在投入基础设施和专业知识来部署自己的模型。这种对开源模型的采用,可能是出于大批量成本优化、数据驻留和主权要求,或者敏感行业的法规限制。与此同时,模型微调还是个专业活,还没标准化。大多数组织(57%)不做模型微调,而是依赖基础模型配合提示工程(Prompt Engineering)和检索增强生成(RAG)技术。因为微调需要在数据收集、标注、训练基础设施和持续维护上投入大量资源,所以它似乎主要用在影响大或很专业的场景。日常最常用的智能体当Langchain问日常用得最多的智能体是哪些?时,文字回复里出现了几个明显的模式。1. 编码智能体主导日常工作流编码助手是目前为止提到最多的智能体。受访者反复提到Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Amazon Q、Windsurf和Antigravity等工具是他们日常开发流程的一部分,不管是用来生成代码、调试、创建测试还是浏览大型代码库。2. 研究与深度研究智能体排第二第二常见的是研究和深度研究智能体,由ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity这些工具提供支持。这些智能体用来探索新领域、总结长篇文档和整合多个来源的信息。它们经常跟编码智能体一起配合使用。3. 基于LangChain和LangGraph构建的定制智能体也很受欢迎第三个特点明显的类别是定制智能体,很多受访者说他们的智能体是基于LangChain和LangGraph搭建的。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等方面的内部智能体。值得注意的是,少数受访者还指出,除了LLM聊天或编码辅助,他们还没开始用其他智能体,这说明虽然智能体应用很广,但更广泛的智能体无处不在的时代才刚刚开始。四、调查方法本报告的分析来自Langchain在2025年11月18日到12月2日进行的为期两周的公开调查。一共收到了1340份回复。下面是一些人口统计数据:五大行业:科技(63%的受访者)金融服务(10%的受访者)医疗保健(6%的受访者)教育(4%的受访者)消费品(3%的受访者)制造业(3%的受访者)公司规模:少于100人(49%的受访者)100-500人(18%的受访者)500-2000人(15%的受访者)2000-10000人(9%的受访者)10000人以上(9%的受访者)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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】