LangChain 2025年Q4调查显示，57.3%组织已将AI智能体部署至生产环境，大型企业(67%)领先。客服(26.5%)和研究分析(24.4%)是主要应用场景，质量(32.9%)和延迟(20.1%)是最大障碍。多模型使用已成常态(75%+)，OpenAI GPT占主导(67.8%)，微调未广泛普及。可观测性已成基础配置(89%)，编码和研究智能体最受欢迎，标志着AI智能体已迈入规模化落地阶段。
编译者摘要：LangChain 2025 年 Q4 针对 1300 + 专业人士的调查显示，AI 智能体技术落地 momentum 显著，57% 的受访者所在组织已将其部署于生产环境，且大型企业（10k + 员工） adoption 领先（67%）；客服（26.5%）和研究 & 数据分析（24.4%）是最主要用例，大型企业更侧重内部生产力提升；质量（32.9%）是生产落地最大障碍， latency（20.1%）次之，成本担忧较往年下降；可观测性已成为基础配置（89% 组织部署），远超评估测试（52.4% 离线评估）的 adoption ；多模型使用成常态（75%+ 组织采用多模型），OpenAI GPT 占主导（67.8%），但微调未广泛普及（55.7% 未微调），日常使用中编码智能体、研究智能体及 LangChain/LangGraph 自定义智能体最受欢迎。
一、调查背景与核心定位
调查发起方：LangChain
调查范围：1340 名专业人士（覆盖工程师、产品经理、企业领导者等）
调查周期：2025 年 11 月 18 日 - 12 月 2 日（为期 2 周）
核心目标：探究 2026 年 AI 代理技术的落地现状、应用场景、工程挑战及工具选型
行业分布（TOP5）：
行业 占比 科技 63% 金融服务 10% 医疗健康 6% 教育 4% 消费品 / 制造业 3%/3% 企业规模分布：
企业规模 占比 <100 人（初创） 49% 100-500 人（成长期） 18% 500-2000 人（中型） 15% 2000-10k 人（中大型） 9% 10k + 人（大型企业） 9%
二、AI 智能体部署现状
- 整体进度：
57.3%
的组织已将 AI 代理部署于生产环境，较 2024 年的 51% 显著增长
30.4%
正在积极开发并制定明确部署计划
仅 12.3% 处于探索阶段，标志行业已从概念验证迈入规模化落地阶段
企业规模差异：
企业规模 生产环境部署占比 积极开发占比 仅探索占比 10k + 人 67% 24% 8% 2k-10k 人 53% 32.5% 14.5% 500-2k 人 64% 22% 14% 100-500 人 50% 34% 16% <100 人 50% 36% 14%
- 关键结论：大型企业（10k + 人）落地速度最快，或因平台团队、安全及可靠性基础设施投入更大
三、应用场景（用例）
整体 TOP6 用例
用例 占比 客户服务 26.5% 研究 & 数据分析 24.4% 内部生产力提升 17.7% 代码生成 9.8% 内容生成 9.0% 销售 / 营销自动化 6.0% 其他 6.7% 关键洞察
- 客户服务成为第一用例，标志 AI 代理从内部工具转向直接面向终端用户
- 研究 & 数据分析占比高，体现 AI 代理在信息合成、跨源推理、知识密集型任务中的优势
- 用例分布更分散，说明 AI 代理 adoption 已超越早期小众场景
- 企业规模差异
- 10k + 员工企业的 TOP3 用例：内部生产力（26.8%）、客户服务（24.7%）、研究 & 数据分析（22.2%）
- 大型企业更优先通过 AI 代理提升内部团队效率，再同步推进终端用户场景
四、生产落地核心障碍
整体 TOP5 障碍：
障碍 占比 输出质量（准确性、一致性等） 32.9% 延迟 / 响应时间 20.1% 安全与合规 16.0% 部署基础设施 13.9% 成本管理 12.8% 其他 4.2% 关键变化：
- 质量连续两年成为最大障碍，涵盖准确性、相关性、语气一致性、品牌 / 政策合规性
- 成本担忧较往年下降，因模型价格降低及效率提升，企业更关注 “好用、快速”
- 延迟问题凸显，因客户服务等面向用户的场景对响应速度要求提高（多步骤代理虽质量高但响应慢）
企业规模差异：
障碍 小型企业（<100 人） 中型企业（100-2k 人） 大型企业（2k + 人） 输出质量 32.6% 32.5% 34.4% 延迟 / 响应时间 22.6% 18.5% 18.4% 安全与合规 10.4% 15.2% 24.9% 部署基础设施 13.2% 12.8% 12.1% 成本管理 16.0% 12.8% 8.8%
- 大型企业将安全合规列为第二大障碍，10k + 员工企业额外关注幻觉、输出一致性及大规模上下文管理问题
五、可观测性与评估测试
- 可观测性（Agent Observability）：
- 定义：追踪多步推理链和工具调用的能力，是 AI 代理工程的基础配置
- 整体部署率：89%（62.4% 支持 “追踪单个代理步骤和工具调用” 的详细能力，26.4% 仅基础日志 / 指标）
- 生产环境部署率：94%（71.5% 支持详细追踪，22.5% 仅基础日志 / 指标，仅 6% 未部署）
- 核心价值：无可见性则无法调试故障、优化性能或建立内外部信任
- 评估与测试（Agent Evaluation）：
整体 adoption：
评估方式 整体占比 生产环境占比 离线测试集评估 52.7% 54.5% 生产数据在线评估 38.3% 44.8% 尚未评估 29.4% 22.8% 评估组合：25% 的组织同时采用离线 + 在线评估，多数从离线评估起步（门槛低、配置简单）
评估方法：
评估方法 占比 内部人类评审 / 标注 59.8% LLM-as-judge（AI 评估） 53.3% 传统 ML 指标（ROUGE/BLEU） 16.9% 关键洞察：人类评审适用于高风险 / 复杂场景，LLM-as-judge 用于规模化评估，传统 ML 指标因不适应开放式交互而使用率低
六、模型与工具选型
- 模型使用现状：
多模型成常态：75%+的组织在生产 / 开发中使用多个模型，避免平台锁定，按任务复杂度、成本、延迟分配模型
模型选型占比（可多选）：
模型提供商 占比 OpenAI（GPT 系列） 67.8% Google（Gemini） 37.4% Anthropic（Claude） 36.6% 开源模型 34.2% 其他 5.9% 开源模型价值：满足高容量成本优化、数据 residency / 主权要求、敏感行业监管约束
- 微调（Fine-tuning）现状：
- 未广泛普及：55.7%的组织未进行任何微调，30.5% 仅实验性微调（主要使用基础模型），仅 13.8% 重度使用微调模型
- 核心原因：微调需大量数据收集、标注、训练基础设施及持续维护投入，仅用于高影响 / 专业化场景
- 主流方案：基础模型 + 提示工程（Prompt Engineering）+ 检索增强生成（RAG）
七、日常高频使用的 AI 智能体
- 编码智能体（主导日常工作流）：
- 代表工具：Claude Code（120 + 提及）、Cursor（110 + 提及）、GitHub Copilot（80 + 提及）、Amazon Q、Windsurf、Antigravity
- 核心用途：代码生成、调试、测试创建、大型代码库导航
- 研究 & 深度研究智能体：
- 代表工具：ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity
- 核心用途：探索新领域、总结长文档、跨源信息合成，常与编码代理配合使用
- 自定义智能体：
- 构建基础：LangChain、LangGraph
- 内部用途：QA 测试、内部知识库搜索、SQL / 文本转 SQL、需求规划、客户支持、工作流自动化
- 现状补充：部分用户仍仅使用 LLM 聊天或编码辅助，“全场景代理化” 仍处于早期阶段
八、AI智能体的评估测试方法
AI 智能体评估测试的详细阐述，其核心围绕「评估类型」「评估方法」「组合策略」「阶段化特征」四大维度展开，以下是结构化的详细介绍：
一、评估测试的整体现状
AI 智能体的评估测试仍处于 “追赶式发展” 阶段，adoption 显著低于可观测性 89% 组织部署可观测性 vs 52.4% 组织开展离线评估），但随着 AI 智能体规模化落地，评估实践正在快速成熟 —— 尤其是已将智能体部署于生产环境的组织，评估意识和落地率更高（“未评估” 比例从整体的 29.5% 降至生产环境的 22.8%）。
评估的核心目标是：在部署前捕捉性能退化（regressions）、验证智能体行为合规性；在部署后实时监测真实场景表现，确保智能体输出质量、准确性和一致性。
二、核心评估类型（按测试场景划分）
评估测试主要分为「离线评估」和「在线评估」两类，多数组织会根据业务阶段选择单一类型或组合使用：
1. 离线评估（Offline evaluation on test sets）
定义
基于预设的测试集（人工构建或自动化生成的场景、问题及预期结果），在非生产环境中对 AI 智能体的性能进行静态测试，无需对接真实用户或实时数据。
核心价值
门槛低、配置简单，适合在代理开发初期或迭代阶段快速验证核心功能，筛选基础性能合格的版本，避免将明显有缺陷的代理推向生产。
adoption 数据
- 整体组织占比：52.7%
- 已部署生产环境的组织占比：54.5%（略高于整体，体现生产阶段对基础性能验证的重视）
适用场景
功能完整性测试、基础准确性验证、版本迭代对比（如优化提示词 / 工具后，快速判断性能是否提升）。
2. 在线评估（Online evaluation on production data）
定义
在生产环境中，基于真实用户交互数据、实时业务场景对 AI 智能体进行动态测试，直接监测智能体在实际使用中的表现。
核心价值
捕捉离线测试集无法覆盖的真实场景（如复杂用户需求、边缘案例），实时发现生产环境特有的问题（如高并发下的响应质量、与真实工具集成的稳定性）。
adoption 数据
- 整体组织占比：38.3%
- 已部署生产环境的组织占比：44.8%（显著高于整体，说明生产阶段对真实场景验证的需求更强）
适用场景
：用户体验优化、真实业务适配性验证、高并发 / 复杂流程下的性能监测。
3. 评估组合策略
- 单一离线评估：44.9%（多数组织的起步选择）
- 单一在线评估：25.0%（少数资源充足或场景特殊的组织）
- 离线 + 在线组合评估：近 25%（成熟组织的主流选择，兼顾基础验证和真实场景监测）
三、核心评估方法（按评估主体 / 工具划分）
评估方法以「混合式」为主，结合人类评审的深度和 AI 自动化评估的广度，传统机器学习指标使用率极低，具体分为三类：
1. 内部人类评审 / 标注（Internal human review/labelling）
定义
由内部团队（如产品、算法、业务专家）对 AI 智能体的输出结果进行人工打分、校验，判断其是否符合准确性、相关性、合规性（品牌 / 政策要求）、语气适配性等标准。
占比
59.8%（所有评估方法中占比最高）
核心价值
适用于「高风险、高复杂度、需主观判断」的场景（如客户服务中的情绪适配、金融行业的合规回复、医疗领域的信息准确性），能捕捉 AI 评估工具难以识别的细微差异（如语气是否符合品牌调性、逻辑是否严谨）。
局限性
成本高、效率低，难以规模化（无法覆盖海量日常交互场景）。
2. LLM-as-judge（AI 自动化评估）
定义
利用训练成熟的大语言模型（如 GPT、Claude）作为 “评估者”，通过预设的评估标准（如准确性、相关性、合规性模板），对目标 AI 代理的输出结果进行自动化打分和反馈。
占比
53.3%（仅次于人类评审，增长最快）
核心价值
规模化能力强、成本低、效率高，可覆盖海量日常交互场景，快速筛选出明显不合格的输出，减轻人类评审的负担。
适用场景
批量质量筛查（如日常客户咨询回复的合规性校验）、基础准确性评估、版本迭代的快速对比（如两个版本的智能体输出，由 LLM 快速判断优劣）。
3. 传统 ML/DS 指标（ROUGE、BLEU 等）
定义
沿用传统自然语言处理（NLP）任务的评估指标，通过计算智能体输出与 “标准答案” 的文本相似度（如 ROUGE 关注召回率、BLEU 关注精确率）来判断性能。
占比
16.9%（使用率极低）
核心局限性
不适应 AI 智能体的「开放式交互场景」——AI 智能体的核心价值是 “解决复杂问题”，而非 “复刻标准答案”，很多合理的输出可能与预设标准答案的文本相似度低，导致指标误判。
适用场景
仅适用于高度标准化的封闭任务（如固定格式的摘要生成），不适用于客户服务、研究分析等开放式场景。
四、评估测试的阶段化特征
AI 智能体的评估实践会随部署阶段动态调整，呈现明显的 “成熟度递进” 特征：
| 部署阶段 | 评估重点 | 主流评估类型 | 核心评估方法 |
|---|---|---|---|
| 开发 / 迭代阶段 | 基础功能完整性、核心准确性 | 离线评估为主 | LLM-as-judge（规模化筛查） |
| 生产初期 | 真实场景适配性、用户体验 | 在线评估 + 离线评估 | LLM-as-judge + 部分人类评审 |
| 生产成熟期 | 稳定性、合规性、持续优化 | 在线评估为主 | 人类评审（高风险场景）+ LLM-as-judge（日常筛查） |
五、关键总结
AI 智能体的评估测试本质是「“静态验证 + 动态监测” 结合、“人工深度 + AI 广度” 互补」的体系：
- 离线评估是 “基础门槛”，确保智能体具备核心性能；在线评估是 “实战检验”，适配真实业务场景；
- 人类评审是 “高风险场景的最后一道防线”，LLM-as-judge 是 “规模化评估的核心工具”；
- 传统 ML 指标因适配性不足，已逐渐被 AI 智能体的评估场景淘汰；
- 评估的成熟度直接关联 AI 智能体的生产质量，已部署生产环境的组织更重视 “离线 + 在线” 的组合评估和实时监测。
八. 关键问题Q&A
问题 1：2025 年 AI 智能体技术的整体落地进度如何？不同规模企业的部署差异核心是什么？
答案：整体落地进度显著，57.3%的组织已将 AI 智能体部署于生产环境，较 2024 年的 51% 增长明显，另有 30.4% 在积极开发并制定部署计划，仅 12.3% 处于探索阶段；不同规模企业的核心差异在于大型企业落地更快 ——10k + 员工企业的生产部署率达 67%，而 < 100 人初创企业为 50%，核心原因是大型企业在平台团队、安全及可靠性基础设施上的投入更充足，能更快从试点推进到稳定系统。
问题 2：当前 AI 智能体的核心应用场景有哪些？大型企业与中小型企业的用例侧重有何不同？
答案：整体核心应用场景 TOP3 为客户服务（26.5%）、研究 & 数据分析（24.4%）、内部生产力提升（17.7%），体现 AI 智能体从内部工具向终端用户场景延伸的趋势；差异方面，中小型企业更侧重客户服务和研究 & 数据分析等直接创造价值的场景，而 10k + 员工的大型企业将内部生产力提升（26.8%）列为第一用例，更优先通过 AI 代理优化内部团队效率，再同步推进终端用户场景。
问题 3：阻碍 AI 智能体落地生产的最大障碍是什么？不同规模企业的关注点差异及背后原因是什么？
答案：最大障碍是输出质量（32.9%），涵盖准确性、相关性、语气一致性、品牌 / 政策合规性等，且连续两年位居榜首；不同规模企业的关注点差异显著：小型企业更关注延迟（22.6%）和成本（16.0%），因面向用户场景对响应速度敏感且资源有限；大型企业（2k + 人）则将安全合规（24.9%）列为第二大障碍，10k + 员工企业还额外关注幻觉和大规模上下文管理，核心原因是大型企业业务更复杂、数据更敏感，需满足更严格的监管要求和品牌规范。
最后
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