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LangChain调研显示，57%企业已将AI Agent投入生产，大企业落地速度更快。客户服务(26.5%)和研究数据分析(24.4%)是主要应用场景。质量问题(33%)仍是最大障碍，而非成本。89%企业已实施可观测性，但Agent评估仍不成熟。编程类Agent使用最频繁，多数企业混合使用多种模型。行业正从"概念验证"迈向"价值实现"阶段，关注点从"省钱"转向"如何让产品做得又快又好"。

2025 年，让 Agent 实际投产、落地应用的最大障碍已经不再是成本问题了，而是「质量」。如何让 Agent 输出可靠、准确的内容，仍然是最难的部分。

近期，LangChain 通过对工程师、产品经理、企业高管等 1300 名行业人士进行调查，深度调研了 AI Agent 目前最真实的应用情况。

进入 2026 年，企业对于 Agent 的讨论焦点，已经从「要不要做」全面转向了「如何规模化、可靠且高效地用好」。

6 个关键结论：

• Agent 实际落地应用趋势明显。57% 的受访者已将 Agent 投入到生产环境中，且规模越大的企业，落地速度越快；
• 客户服务、研究与数据分析是目前 Agent 最火热的两大应用方向，两者合计占据了所有应用场景的一半以上。说明，在重复性高、知识密集或直接面向客户的工作中，Agent 能最大化地创造价值；
• 确保 Agent 输出的结果稳定可靠，依然是商业化落地中最棘手的难题。相比之下，成本已不再是大家最头疼的问题，行业的关注点正从「省钱」转向「如何让产品做得又快又好」；
• Agent 的「可观测性」已经成为行业标配。大多数团队，都会对 Agent 进行全面追踪，记录内部运行状态和行为模式；
• 关于 Agent Evals 的实践还不够成熟。约半数团队会进行离线评估，只有约三分之一的团队会在真实的生产数据上进行在线评估。
• Coding Agent 是大家在日常工作中使用最频繁的。此外，仍有相当一部分受访者表示，除了聊天或编程助手，还没用过其他类型的 Agent。

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