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2025年,AI Agent还会是风口吗?11个问题揭秘智能体技术发展全貌


速读:其中,Meta的Llama、Mistral和Cohere虽然影响力较小,但增长势头不容忽视,显示出基座大模型市场的激烈竞争。 11个问题揭秘智能体技术发展全貌2024年12月19日15:53IT之家经过了LLM、RAG、多模态等多轮技术风口的洗礼后,AI智能体的应用现状究竟如何? 2024年,AI智能体技术无疑是科技界的焦点。 问题4:哪些因素影响大模型的选择。 然而,该调查中揭示的开发者关注的问题,例如更看重准确性、安全性和可定制性,而成本因素影响较小,以及偏好灵活、可定制的AI流水线开发工具,并重视AI智能体版本控制功能。
2024年12月19日 15:5

经过了 LLM、RAG、多模态等多轮技术风口的洗礼后,AI 智能体的应用现状究竟如何?Langbase 公司最近发布的调查报告通过 11 个关键问题,为我们提供了一份有价值的现状切面。

2024 年,AI 智能体技术无疑是科技界的焦点。

通过对来自 100 多个国家的 3400 名开发者进行深入调查,Langbase 公司近日发布的一项报告揭示了智能体开发中的关键问题。这项调查的受访者中,有 46% 是企业领导层,26% 是工程师。

Langbase 专注于提供无服务器的 AI 云开发体验。作为一个提供可组合基础设施的 AI 平台,他们在 2024 年一共处理了来自 3.6 万开发人员的 1840 亿个 token 和 7.86 亿个 API 请求。

提起 Langbase 这个名字,你也许不太熟悉。事实上,这家公司非常年轻,2023 年刚刚成立。

根据 Crunchbase 披露的数据,他们刚刚才在 9 月份进行了 pre-seed 轮融资,但已经得到了谷歌、苹果、OpenAI、微软等大厂高管们的资金支持。

下面就让我们一起来看看这家年轻有为的 Langbase 发布的这份图文并茂的报告中究竟提到了哪些内容。

问题 1:开发者在使用哪些基座大模型

在这场 AI 智能体的竞赛中,OpenAI 的大模型服务占据了主导地位,但谷歌正迅速崛起,成为其强劲的竞争对手,Anthropic 紧随其后。

其中,Meta 的 Llama、Mistral 和 Cohere 虽然影响力较小,但增长势头不容忽视,显示出基座大模型市场的激烈竞争。

问题 2:不同大模型对应的具体用途

OpenAI 在翻译任务中被广泛应用,Anthropic 在技术任务中备受青睐,而谷歌的模型在健康和翻译领域占据主导地位。

此外,Meta 在科技和科学应用中得到了广泛使用,Cohere 也在多个领域得到重视,包括科学和营销。

问题 3:哪些因素阻碍了你对大模型技术的应用

在模型的扩展和部署中,数据隐私和安全合规性成为主要关注点,「缺乏监控工具」和「高基础设施成本」这两项因素也阻碍了技术的落地应用。

对 AI 驱动解决方案的抵制或怀疑反映了使用者们的长期顾虑,这表明,模型和技术的提供商们需要更加透明和用户友好的 AI 平台。

问题 4:哪些因素影响大模型的选择

在选择大型语言模型(LLM)时,准确性是最重要的因素,其次是安全性和可定制性,成本的影响相对较小。

问题 5:在部署大模型时,你遇到的最大挑战是什么

在生产环境中部署大模型和智能体面临着种种关键挑战,包括定制困难、质量保证评估方法有限,以及缺乏可重用的基础设施。

此外,工具碎片化、集成问题和可扩展性等方面的顾虑进一步复杂化了这个过程。

问题 6:采用大模型技术时,你的主要目标是什么

「自动化」和「简化」是 AI 应用的首要任务,使公司在效率和流程简化方面受益;此外,定制解决方案和提升合作流程等方面的目标,反映了大模型日益增长的灵活性,以及消费者对系统共享访问的兴趣。

问题 7:您的公司如何使用大模型智能体

LLM 在软件开发中得到广泛应用,尤其在市场营销、IT 运营和文本摘要等方面,客服、人力资源和法律领域的使用兴趣也在日益增长。

问题 8:哪些平台特征对你至关重要

大多数受访者都需要多智能体检索增强生成(RAG)功能以提高上下文信息处理,同时,评估工具对于确保人工智能系统按预期工作也很重要。

问题 9,在编排 AI 流水线时,开发者偏好哪种工具

大多数受访者更喜欢能提供灵活、基础原语的开发工具以设计定制 AI 流水线(pipeline)。预构建的、针对特定问题的解决方案虽然可以直接解决具体问题,但它们的可定制性较低。

问题 10:什么因素影响大模型智能体开发工具的选择

开发者将 AI 智能体的版本控制视为开发平台最重要的功能。强大的 SDK 或库生态系统以及本地开发环境也受到重视。

问题 11:大模型在公司中的应用程度

大多数开发者将 AI 用于实验和生产。相比之下,实验用途的比例远远大于生产用途,但后者的比例仍在稳步前进的过程中。

随着 AI 智能体基础设施的成熟,越来越多的企业会尝试开发智能体,而随着多模态及大模型操作计算环境(例如 Claude 通过接口在线互动)的发展,智能体在 2025 年的应用将更加广泛,甚至不仅仅局限于报告中提到的软件开发、市场营销、IT 运营和文本摘要等领域。

然而,该调查中揭示的开发者关注的问题,例如更看重准确性、安全性和可定制性,而成本因素影响较小,以及偏好灵活、可定制的 AI 流水线开发工具,并重视 AI 智能体版本控制功能。

无论技术怎么进步,这份调查结果都会对智能体平台及开发者有参考价值。

参考资料:

https://langbase.com/state-of-ai-agents ?genai

https://x.com/MrAhmadAwais/status/1866483416981786821

本文来自微信公众号:新智元(ID:AI_era)

关键词 :

智能体 AI 开发者

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