AI Agent 智能体11个问题总结

这份 AI Agent 智能体的年终总结，参考性极强，Langbase 调研了来自100多个国家的3400多个高级 AI Agents 开发人员，其中46%的参与者担任C级职位。一共提炼了11个问题，非常值得大家阅读&收藏。

一、AI Agent 智能体11个问题总结

第一、开发人员使用哪些 LLM 供应商来构建 AI Agents？

• 开发人员主要依托于 OpenAI 所提供的 AI 和大语言模型(LLM)服务，与此同时，Google 作为一股强劲的竞争力量正在快速崭露头角。

• Anthropic 同样备受青睐，而 Meta 旗下的 Llama、Mistral 以及 Cohere 虽然目前在市场中的份额不大，但正处于稳步增长之中。

第二、使用各种 AI 模型的具体目的是什么？

众多 AI 服务提供商在各自的专长领域表现突出，展现了不同模型在不同行业中的独特优势。

• OpenAI 在技术领域和市场营销应用方面处于领先地位，尤其在翻译任务上表现卓越。

• Anthropic 在技术领域内备受推崇，但在市场营销和翻译领域的应用相对较少。

• Google 的模型在健康医疗和翻译行业占据主导，凸显了其在语言处理和医疗健康领域的实力。

• Meta 的模型被广泛应用于技术及科学研究，而 Cohere 则在包括科学和市场营销在内的多个领域实现了均衡的应用。

第三、阻碍 AI Agents 广泛应用的主要问题

• 复杂性的增加在扩展和部署过程中构成了主要挑战，其次是数据隐私和遵循安全规范的问题。

• 监控工具的不足和基础设施的高昂成本同样限制了 AI 技术的广泛采纳。

• 对 AI 驱动解决方案的抵触情绪或质疑态度映射出了持续的顾虑，这表明市场对于更加透明和易于使用的 AI 实施平台有着迫切的需求。

第四、选择 LLM 时的影响因素

• 在挑选大语言模型时，大多数受访者将准确性视为最重要的考量因素，其次才是安全和可定制性。

• 相比之下，成本在决策过程中影响最小。

第五、部署 AI Agents 到生产环境的主要挑战

• 难以进行定制、有限的质保评估手段以及可重用基础设施的缺失构成了关键的难题。

• 工具的碎片化、集成上的困难以及可扩展性问题进一步加剧了部署流程的复杂性。

第六、采用 AI 技术的主要目标

• 将流程自动化和简化是采纳 AI 技术的首要目标，这使企业得以提升效率并优化流程的顺畅度。
• 定制化解决方案和优化的协作机制体现了对系统灵活性和共享访问需求的不断增长。

第七、公司使用 LLM 的场景

• 大语言模型（LLM）在软件开发领域得到了广泛应用，并且在市场营销、IT运维和文本摘要方面也实现了显著的应用。
• 客户服务、人力资源以及法律领域展现出了日益增长的兴趣，这预示着到2025年，LLM 可能会在更多领域得到采纳。

第八、AI 基础设施的关键特性

• 大多数受访者需要 Agents 和 RAG 能力来改善上下文信息处理。
• 评估工具也很重要，以确保 AI 系统按预期工作。

第九、AI 流程编排时偏好的工具类型

• 多数受访者倾向于使用那些能够提供灵活、基础原语来设计定制化 AI 流程的开发工具。

• 尽管预构建的拖放式解决方案能够针对性地解决问题，但其定制性相对较弱，这凸显了在 AI 工作流程设计中对于高度定制化的强烈需求。

第十、AI 开发平台的首选因素

• 在 AI 开发平台中，开发者将 AI Agents 的版本控制视为最重要的特性。

• 同时，他们也高度看重强大的 SDK 或库生态系统以及本地开发环境。

• 团队协作和实验能力虽然重要，但被视为次要的考虑因素，而资源监控仪表板的重要性相对较低。

第十一、公司中 AI 的使用程度

• 大多数开发者将 AI 用于实验和生产。
• 开发者正在稳步采用 AI 进行生产。

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