“【震惊】57%企业已投产AI Agent！LangChain最新报告：Coding Agents统治程序员日常，这些坑千万别踩！“

你有没有这种体验：一个 Agent demo 看起来无所不能——会查资料、会写代码、会调用工具、还会自己决定下一步。但一到真要上线，你就突然开始焦虑：它会不会胡说？会不会慢到让人崩溃？会不会一不小心越权操作？

LangChain 的《State of Agent Engineering》就是一份“行业体检报告”：在2025 年末、迈入 2026 之际，它试图回答——大家到底把 Agent 用到哪一步了？最痛的坑在哪里？工程团队又在用什么办法把它从“能演示”养成“能交付”？这份报告基于一次为期两周的公开调查（2025/11/18–12/2），共收集1340份回复，覆盖从小团队到 10,000+ 的组织规模；行业分布以科技为主（63%），其次为金融服务（10%）与医疗健康（6%），教育（4%）及消费品、制造业（各 3%）。

另外也要提醒一句：这份调查虽然覆盖了多个行业，但它是由 LangChain 发起并传播的。换句话说，受访者大概率本来就关注 LangChain，或所在团队正在接触/评估 Agent 技术，因此样本天然更偏向“对 AI 更敏感、更愿意尝试”的人群。这会带来一个可预期的偏差：报告呈现的“上线比例”“工具成熟度”等指标，可能比全行业平均水平更乐观一些。把它当作“Agent 早期采用者（early adopters）的现状快照”会更贴切。

所以你可以把它当成：“别人家是怎么做 Agent 工程”的现实样本来看，不是空想。

报告围绕7 个核心主题展开，接下来我们一起来逐一解读。

1）最重要的信号：Agent 已经不是玩具了

报告最硬的结论之一是：Agent 上生产这件事已经发生了。

57.3%的受访组织已经有 Agent 在生产环境跑了
另有30.4%正在开发、并且明确计划上线

而且“大公司更快”：

10,000+ 员工的组织里，67% 已上线
<100 人的小公司也不低，50% 已上线（但更多还在开发中）

可以把它理解成：

Agent 已经不是“玩玩看”，而是“真有人在扛业务”。以前大家在讨论“要不要上 Agent”，现在更像在讨论“怎么让它稳定上岗、别翻车”。

图源：LangChain《State of Agent Engineering》

2）大家最常用 Agent 干什么？一句话：要么对外接客，要么对内提效

在“主要用例”上，前两名很集中：

客户服务（26.5%）
研究与数据分析（24.4%）

再往下就是内部工作流自动化（报告提到 18%）——让员工更省事、更快。

有个挺有意思的分化：

超大企业（10k+）里，“内部效率”反而是第一（26.8%），客户服务和研究紧随其后。
这很像大厂的真实路径：先让它帮内部团队省时间、控风险，再考虑走到台前直接面对用户。
图源：LangChain《State of Agent Engineering》

3）为什么很多 Agent 上不了线？第一杀手不是成本，是“质量”

用大白话讲：

成本变便宜了，但 Agent 仍然会“胡说八道 / 不稳定 / 说话不合规 / 风格飘”，这些才是真正把团队卡住的东西。

报告里，“质量”仍是头号阻碍：32%认为这是上线最大阻碍。

第二大挑战是延迟（20%）：Agent 多步推理 + 多次工具调用，能力上去的同时，响应也容易变慢；一旦开始做客户服务，慢就直接变成体验问题。

企业侧还有一个更“老板视角”的痛点：在 2000+ 员工企业里，安全跃升为第二大担忧（24.9%）。

图源：LangChain《State of Agent Engineering》

一句话总结：成本下降了，真正要命的是“靠谱不靠谱 + 快不快 + 能不能守规矩”。

4）行业共识：不做“可观测性”，就别谈 Agent 工程

这里报告用词很重：Observability is table stakes（基本门槛/入场券）。

89%的组织已经做了某种形式的可观测性
62%做到了“细粒度 tracing”，能看到每一步推理链和工具调用
只看“已上生产”的团队，这个数字更夸张：94%做了可观测性，71.5%有完整 tracing

**如果把 Agent 当实习生：**可观测性就像工单系统 + 监控摄像头 + 操作日志。不装这些，让它去“动手做事”，出事时你连“它从哪一步开始跑偏”都不知道，更别说修。

5）评估（eval）还在追赶：大家先离线，再慢慢上线上

这部分很“工程味”，但很关键：

52.4%会做离线评估（测试集上跑，防回归）
37.3%做线上评估（盯真实用户/真实流量）

上了生产之后，团队会更认真：

“完全不做评估”的比例从29.5%降到22.8%
线上评估上升到44.8%

评估方法上，主流是“混合裁判”：

人审（59.8%）负责高风险、细腻判断
LLM-as-judge（53.3%）负责规模化覆盖（质量、事实性、合规/风格）

一句话总结：人负责深度，模型负责广度。

6）模型与工具生态：没有人只押一个模型；微调也没成为主流

报告的描述非常明确：

OpenAI 的 GPT 系列使用最广（“超过三分之二”）。
但“多模型”是常态：超过四分之三的组织在生产或开发中会用多个模型，按复杂度/成本/延迟做路由，而不是锁死一家。
仍有约三分之一的组织在投入自建/自托管模型能力，背后常见驱动是成本、数据主权、监管等。
57% 不做微调，更多靠 base model + prompt + RAG；微调被视为投入重、维护重的“少数派技能”。

7）大家日常最常用的 Agent 是谁？答案很现实：写代码第一名

在“你每天最常用什么 Agent？”的开放题里，最突出的模式是：

Coding Agents统治日常：Claude Code、Cursor、Copilot、Amazon Q、Windsurf 等被反复提到
研究/深度研究 Agents其次：ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 等
还有一类是基于 LangChain/LangGraph 的内部自建 Agent（QA、知识库检索、Text-to-SQL、客服、自动化等）

这其实透露了一个现实：

“最先被 Agent 改造的工作台”，就是开发者的工作台。

小结：Agent 工程是一门“把不确定性关进笼子”的手艺

报告里对“Agent engineering”的定义，我特别喜欢：

“Agent engineering is the iterative process of harnessing LLMs into reliable systems.”

翻成更接地气的话：

Agent 的本质是非确定的——所以工程的本质不是“写出一个聪明的 Agent”，而是建立一套机制，让它可解释、可评估、可迭代、可上线。

如果你准备做 Agent（或正在做），这份报告给的现实路线大概是：

先把可观测性补齐 → 再用离线/线上评估去稳质量 → 最后用多模型路由与安全控制把成本和风险一起压住。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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