LangChain Agent 年度报告：输出质量仍是 Agent 最大障碍，客服、研究是最快落地场景

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文章摘要

2025年至2026年，AI Agent的应用已从概念验证阶段转向规模化落地阶段。根据LangChain对1300名行业人士的调研，57%的受访者已将Agent投入生产环境，其中万人以上大型企业的落地速度更快，比例达67%。这一现象表明，资源丰富的大企业能更快将Agent转化为稳定生产力工具，而行业整体关注点也从“是否采用”转向“如何高效规模化应用”。

客户服务（26.5%）和研究与数据分析（24.4%）成为当前Agent最核心的应用场景。前者体现企业将Agent直接推向客户端的胆识，后者则突显其在信息整合与知识型工作中的优势。值得注意的是，大企业更倾向于优先通过Agent提升内部运营效率（26.8%），再逐步外推至客户服务。应用场景的多元化趋势也表明，Agent技术正从早期特定领域向更广泛场景渗透。

质量问题是阻碍Agent商业化的首要障碍，三分之一的受访者认为输出结果的准确性、一致性和合规性仍是最大挑战。延迟问题（20%）紧随其后，尤其在实时交互场景中更为突出。相比之下，随着模型成本下降，经济因素已不再是主要瓶颈。不同规模企业痛点存在差异：超2000人企业更关注安全问题（24.9%），而万人以上企业特别强调“幻觉”控制和上下文工程管理。

可观测性已成为行业标配，89%的企业部署了相关系统，其中生产环境中的比例高达94%。这种对Agent推理链和工具调用的细粒度追踪能力，是排查故障、优化性能和建立信任的基础。然而，评估实践仍处于发展阶段：52.4%的团队采用离线评估，仅37.3%实施在线评估。多数团队采用“LLM-as-judge”与人工审查结合的方式，传统机器学习指标因适配性不足而使用率较低。

模型使用呈现多元化特征。虽然OpenAI的GPT系列占据主导（超三分之二企业采用），但76%的团队会混合使用多种模型。约三分之一组织仍部署开源模型以满足合规或成本需求。微调技术尚未普及（57%团队未采用），提示工程和RAG技术更受青睐。在日常工具层面，编程类Agent（如GitHub Copilot）使用频率最高，研究型Agent（如ChatGPT）次之，但仍有大量用户仅接触过基础聊天或编程助手，反映Agent生态仍处于早期发展阶段。

该调研覆盖科技（63%）、金融（10%）、医疗（6%）等行业，样本以中小企业为主（49%少于100人）。数据表明，Agent技术虽快速普及，但其成熟度与场景适应性仍需持续优化，特别是在质量控制和评估体系构建方面。行业正从粗放式应用转向精细化运营，技术栈的灵活组合与可观测性建设将成为关键竞争力。