LangChain 在年底发布了《State of Agent Engineering》（AI Agent 现状报告），在文末获取原文链接。
这份对 1300+工程师、产品经理及企业高管的深度调研显示：AI 智能体已经大规模进入生产，真正决定成败的，不再是“有没有模型”，而是能不能把智能体工程化。
一、从“要不要做”到“怎么做好”
57.3% 的团队已经在生产环境中部署了智能体，另有 30.4% 正在开发并有明确上线计划，较去年的 51% 有明显增长。 在 1 万人以上的大型组织中，这个比例更高：67% 已经在生产中，24% 在积极开发，说明大企业正更快从试点走向“耐久系统”。
关键转变：多数组织不再纠结“要不要上智能体”，真正的问题变成了——什么时候上？怎么稳？怎么规模化？
二、智能体都在用来干什么？
1. 两大主战场：客服 + 研究分析
客户服务是当前最主流的智能体用例，占比 26.5%；研究与数据分析紧随其后，占比 24.4%，两者合计超过一半的主部署场景。 客服的强势，意味着越来越多团队把智能体直接“推到用户面前”；同时，18% 的团队用智能体做内部流程自动化，提升员工效率。
在 1 万人以上的大企业里，内部生产力则成为首要用例，占 26.8%，客服与研究分析分列其后（24.7%、22.2%），反映出大企业更倾向先在内部把效率抬上去。
2. 每天真正被“高频使用”的智能体
调研问了一个很有意思的问题：“你日常用得最多的智能体是什么？”
- 编码智能体
压倒性领先：Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Amazon Q、Windsurf、Antigravity 等，被频繁提及，用于写代码、调试、造测试、看大代码库。 - 研究 / 深度研究智能体
紧随其后：基于 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 等，被用来探索新领域、总结长文档、跨源综合信息，常常与编码智能体搭配使用。 - 自定义智能体
也迅速兴起：很多团队基于 LangChain / LangGraph 自建内部智能体，用于 QA 测试、知识库搜索、SQL / text-to-SQL、需求规划、客服、工作流自动化等。
也有一部分人坦言，目前只用“聊天”和“写代码”这两类智能体，这说明“智能体无处不在”的广义时代还在早期，但渗透已经非常深入。
三、最大的坑：质量、延迟、安全，而不是成本
1. 质量：唯一不会过时的痛点
质量连续两年被列为生产最大障碍，今年有三分之一的受访者将其视为首要 blocker。 质量涵盖：准确性、相关性、一致性，以及能否维持正确语气、遵守品牌与政策规范。
在 1 万人以上的组织中，大家特别强调两点难题：
幻觉（hallucinations） 输出一致性（同类任务结果前后不一）
再加上大规模场景下的上下文工程与上下文管理，构成了“智能体质量三大难题”。
2. 延迟 & 质量 vs. 速度的取舍
延迟已经成了第二大挑战，20% 的受访者将其列为主要问题。 随着智能体进入客服、代码生成等强交互场景，响应时间直接决定用户体验；多步推理、调用多工具的高级智能体，往往更准，但更慢。
3. 成本关注度反而下降
成本被提及的频率已经低于往年：模型价格下降、效率提升，让团队更愿意为“好用 + 稳定 + 足够快”买单，而不是单纯压预算。
在 2000 人以上的大企业里，第二大顾虑已经从延迟变成了安全：24.9%的受访者将其视为关键问题，超过延迟，反映出合规与数据安全在企业级智能体中越来越核心。
四、工程团队真正需要的新“基建”：可观测 + 评估
1. 可观测性：已经变成“入场券”
89% 的组织已经为智能体实现了某种形式的可观测性，62% 拥有细粒度 tracing，可以看到每一步推理与工具调用。 已经有生产智能体的团队里，这个比例更夸张：94% 有可观测，71.5% 拥有完整 tracing。
这印证了一个智能体工程的基本事实：看不见，就调不了；调不了，就稳不了；稳不了，就谈不上信任与规模化。
2. 评估：还在追赶，但趋势已经很明确
52.4% 的组织会做离线评估，基于测试集去发现回归、在上线前验证行为。 在线评估采用率目前为 37.3%，但在有生产智能体的团队中上升到 44.8%，说明一旦面对真实用户，大家就意识到必须盯着生产数据、实时发现问题。 大部分团队从离线评估起步，再逐渐叠加在线评估；在已经做评估的组织中，近四分之一同时用线上 + 线下两种方式。
在评估手段上，也形成了一个比较稳定的组合：
59.8% 使用人工评审，用于高风险、高复杂度场景。 53.3% 使用 LLM-as-judge，用于规模化评估质量、事实正确性和合规性。 传统的 ROUGE、BLEU 等指标使用极少，因为在开放式智能体交互场景中，“答案不唯一”，这些指标很难真正衡量好坏。
五、多模型常态化，自托管与微调的现实选择
1. 多模型是现实，不是“架构理想”
超过三分之二的组织在用 OpenAI GPT 模型，但超过四分之三的团队在生产或开发中同时使用多个模型。 团队越来越倾向于按任务复杂度、成本、延迟等维度，将不同任务路由给不同模型，而不是被一个平台锁死。
2. 自托管 & 开源模型：战略位阶在提升
约三分之一的组织正在投入基础设施与人才，部署自有模型。 这背后的驱动力包括：高并发场景下的成本优化、数据驻留与主权要求、以及监管严格行业的合规约束。
3. 微调：只属于“高价值少数场景”
57% 的组织并不做微调，而是采用“基础模型 + 提示工程 + RAG”的组合； 微调被保留给少数高价值或高度垂直化的用例，因为它需要在数据采集与标注、训练基础设施、持续维护等方面投入大量资源。
六、给正在搭智能体的团队的三点建议
结合这份报告，对在做或准备做智能体的团队，有三点尤其值得行动：
从“小而刚需”的场景切入，而不是从“超级大脑”开始。
内部知识问答、客服辅助、流程自动化等，都具备高频、可闭环、可度量的特点，是天然的智能体土壤。 把“可观测 + 评估”当作首日工程需求，而不是事后补救。
及早建立 tracing、日志、对话重放、离线+在线评估、用户反馈与 A/B 机制，未来迭代才有“路标”和“仪表盘”。 接受“多模型 + 非确定性”的现实，用工程手段而不是幻想“完美提示”。
用多模型路由、上下文工程、工具调用、回退策略、人工兜底等手段，把不确定性“装进轨道”，而不是指望一次提示写到完美。
如果说 2023 是大模型爆发之年，2024–2025 是应用探索与试点之年，那么 2026，很大概率会被记住为：智能体工程化的成型之年。真正的竞争，不再是谁先接上模型，而是谁先搭起一套能持续“构建–观测–评估–迭代”的智能体工程体系。
最后：
LangChain《State of Agent Engineering》原文链接：
https://www.langchain.com/state-of-agent-engineering#introduction
这里也免费提供给大家一套学习资料(持续更新)，《LangChain最新V1.x全家桶LangChain+LangGraph+DeepAgents开发经验分享》：https：//github.com/NanGePlus/LangChain_V1_Test
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