未來已來：2025年AI智能體技術發展全景探秘與11大關鍵問題解讀

原標題：2025年，AI Agent還會是風口嗎？11個問題揭秘智能體技術發展全貌
文章來源：新智元
內容字數：3558字

AI智能體應用現狀調查報告總結

隨著人工智能技術的不斷進步，特別是在大語言模型（LLM）、檢索增強生成（RAG）和多模態技術方面，AI智能體的應用正在快速發展。Langbase公司最近發布的一項調查報告，通過11個關鍵問題，揭示了目前智能體開發的現狀和挑戰。以下是報告的主要要點：

主導模型及競爭格局
OpenAI的大模型服務在市場上占據主導地位，谷歌迅速崛起為強有力的競爭者，Anthropic緊隨其后。雖然Meta的Llama、Mistral和Cohere等模型影響力較小，但其增長勢頭不容忽視。
大模型的具體用途
OpenAI主要用于翻譯任務，Anthropic在技術領域受到青睞，而谷歌的模型則在健康和翻譯領域表現突出。Meta在科技和科學應用中廣泛使用，Cohere在科學和營銷等多個領域也逐漸受到重視。
應用障礙
數據隱私和安全合規性是阻礙大模型應用的主要因素，此外，缺乏監控工具和高基礎設施成本也成為技術落地的障礙。
影響模型選擇的因素
準確性被認為是選擇大型語言模型時最重要的因素，其次是安全性和可定制性，成本的影響相對較小。
部署挑戰
在生產環境中部署大模型面臨定制困難、質量保證評估方法有限和缺乏可重用基礎設施等挑戰。
主要目標
開發者希望通過AI應用實現自動化與簡化流程，提升效率和合作。
大模型的應用領域
LLM在軟件開發、市場營銷和IT運營等領域得到廣泛應用，客服、人力資源和法律等領域的興趣也在增長。
平臺特征的重要性
多智能體檢索增強生成（RAG）功能和評估工具被認為是關鍵特征，以確保AI系統的有效性。
開發工具偏好
開發者偏好靈活、可定制的開發工具，盡管預構建的解決方案能直接解決問題，但其可定制性較低。
版本控制的重要性
開發者認為AI智能體的版本控制是選擇開發平臺時的重要功能，強大的SDK和本地開發環境同樣受到重視。
應用程度概況
多數開發者將AI用于實驗，生產用途雖然比例較小，但也在穩步增長。隨著基礎設施的成熟，預計未來應用將更加廣泛。