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最近發(fā)布了一篇報告，整理了?50+ 條經(jīng)過驗證的 AI Agent 統(tǒng)計數(shù)據(jù)，涵蓋采用率、生產(chǎn)力影響、行業(yè)應(yīng)用場景、市場規(guī)模和新興趨勢。特工們對此文進行了編譯，通過此文將了解到：企業(yè)如何在真實工作流中使用自主 Agent，哪些工具構(gòu)成了 AI Agent 技術(shù)棧，以及市場未來走向。

快問快答

1.2025年AIAgent的采用率是多少？

截至 2025 年，已有 85% 的組織在至少一個工作流程中引入了 AI Agent，顯示出其在企業(yè)層面的應(yīng)用，已迅速超越傳統(tǒng)的被動式 AI 工具。

2.2025年AIAgent市場規(guī)模有多大？

2025 年全球 AI Agent 市場規(guī)模達到 73.8 億美元，較 2023 年的 37 億美元幾乎翻了一番，并預(yù)計到 2032 年將增長至 1036 億美元。

3.AIAgent最常見的應(yīng)用場景是什么？

業(yè)務(wù)流程自動化是最主要的應(yīng)用方向，64% 的 AI Agent 部署集中在支持、HR、人事、銷售運營及行政任務(wù)等工作流程的自動化。

4.AIAgent對開發(fā)者生產(chǎn)力的影響如何？

以 GitHub Copilot 為代表的 AI 編程工具，使開發(fā)者的生產(chǎn)效率提升 15%–126%，尤其體現(xiàn)在編碼、文檔撰寫和測試環(huán)節(jié)。

5.有多少用戶傾向于人工監(jiān)督AIAgent的結(jié)果？

約 71% 的用戶傾向采用“人機協(xié)作”模式，尤其在高風(fēng)險決策中，以確保 AI 驅(qū)動任務(wù)的安全性與可追責(zé)性。

6.多少企業(yè)使用多種手段來管理AIAgent？

約 51% 的企業(yè)采用兩種或以上的管控方式，例如訪問權(quán)限管理、性能監(jiān)控或人工復(fù)核，以保障 AI Agent 的安全與可控運行。

AI Agent 正在迅速重塑工作的完成方式。但許多團隊仍然缺乏清晰認知，不確定它們究竟如何被使用、在哪些環(huán)節(jié)創(chuàng)造價值。

核心數(shù)據(jù)一覽

1. Agent 采用率高且增長迅速：78% 的組織已在使用某種形式的 AI，85% 在至少一個工作流中部署了智能體。

2. Agent 技術(shù)棧分層且模塊化：包含大模型（LLM）、框架、編排工具、開發(fā)平臺和控制系統(tǒng)。

3. 廣泛應(yīng)用于不同職能：從編程到內(nèi)容生成，從日程安排到客戶支持，Agent 提升了生產(chǎn)力與效率。

4. 信任與監(jiān)督依然重要：大多數(shù)用戶傾向于在人機協(xié)同（Human-in-the-loop）模式下使用，尤其是在高風(fēng)險任務(wù)中。

5. 市場快速擴張：規(guī)模從 2023 年的 37 億美元增長至 2025 年的 73.8 億美元，預(yù)計到 2032 年將超過 1000 億美元。

6. 智能體自主性增強：從單一任務(wù)執(zhí)行逐步發(fā)展為具備記憶、推理與重試能力的目標(biāo)導(dǎo)向行為。

7. 未來趨勢：更具可組合性、可堆疊性和 Agentic 化，企業(yè)將以 Agent 作為核心單元搭建自身工作流。

AI Agent 技術(shù)棧是什么？

AI Agent 技術(shù)棧是由工具、平臺和自主層共同構(gòu)成的體系，幫助團隊利用自主或半自主的 Agent 更快完成任務(wù)。

這些 Agent 可以編寫代碼、總結(jié)內(nèi)容、構(gòu)建工作流，并與軟件或人類交互，通常只需最少的人為輸入。

Agent 技術(shù)棧并非單一產(chǎn)品，而是由四個主要層級組成：

1. 開發(fā)者層：提供代碼編寫、調(diào)試與部署工具。

2. 知識工作者層：提供寫作、研究、總結(jié)與報告功能。

3. 工作流層：在應(yīng)用和部門間實現(xiàn)跨平臺自動化。

4. 控制層：通過安全護欄、人工監(jiān)督與訪問控制確保安全可控。

例如，目前 64% 的 AI Agent 實踐落地集中在業(yè)務(wù)流程自動化，另一個大領(lǐng)域是開發(fā)者生產(chǎn)力工具和知識管理。

這些層級協(xié)同運行：一個 Agent 寫代碼，另一個運行測試，第三個生成報告。這種實時協(xié)作正是 AI Agent 技術(shù)棧的核心價值所在。

值得注意的是，企業(yè)采用 Agent 技術(shù)棧時并不會依賴單一廠商，而是組合多種工具。數(shù)據(jù)顯示，51% 的公司至少采用兩種方式來管理 Agent（如人工審批、訪問控制和監(jiān)控）

開發(fā)者層：提升生產(chǎn)力與代碼質(zhì)量

AI Agent 技術(shù)棧中的開發(fā)者層包括幫助工程師更快編寫、調(diào)試、測試和部署代碼的工具。這些 Agent 能減少手工任務(wù)、提高準(zhǔn)確性，尤其在文檔編寫、樣板代碼生成和漏洞檢測等重復(fù)或耗時的環(huán)節(jié)中表現(xiàn)突出。這一層已在工程團隊中被廣泛采用。

例如：

1. GitHub Copilot 擁有超過 1500 萬用戶，是使用最廣泛的 AI 編碼工具之一。

2. 共有 23 萬家組織在使用 Copilot for Business，其中包含代碼建議、安全掃描和團隊策略等功能。

3. 基準(zhǔn)測試顯示，使用 AI 驅(qū)動的開發(fā)工具可以讓編碼速度提升 126%。

4. 康奈爾大學(xué)的一項研究發(fā)現(xiàn)，使用 AI 結(jié)對編程助手的工程師生產(chǎn)力提升了 15%。

5. 超過 55% 的開發(fā)者報告稱，在構(gòu)建與測試階段使用 AI Agent 能提高效率。

6. 41% 的工程師現(xiàn)在使用 AI 工具生成文檔，從而減少非編碼任務(wù)所耗費的時間。

這些 Agent 通常集成在 IDE 或開發(fā)環(huán)境中。一些工具提供自然語言接口，開發(fā)者可以直接下達指令，例如“為這個函數(shù)寫一個單元測試”或“將這段代碼重構(gòu)為異步方法”。

除了代碼編寫，AI Agent 還被用于：Pull Request 流程中的代碼審查和漏洞檢測；基于智能腳本或自動生成用例的測試自動化；持續(xù)集成/持續(xù)交付（CI/CD）流水線中的部署優(yōu)化。

隨著 AI 工具逐漸成為工程工作流中的標(biāo)準(zhǔn)配置，公司也在調(diào)整招聘要求。招聘人員如今更傾向于尋找能與 AI 工具協(xié)作、并掌握如何對 Agent 下達高質(zhì)量提示的開發(fā)者。

這一層為 AI Agent 技術(shù)棧奠定了基礎(chǔ)，通過提升構(gòu)建速度、團隊產(chǎn)出和軟件質(zhì)量，支撐現(xiàn)代產(chǎn)品開發(fā)的核心需求。

開發(fā)者層包含幫助工程師更快編寫、調(diào)試、測試和部署代碼的工具，尤其能減輕文檔編寫、代碼生成和 Bug 檢測等重復(fù)性任務(wù)。

知識工作者層：增強日常辦公任務(wù)

知識工作者層包括支持非技術(shù)用戶完成常見業(yè)務(wù)任務(wù)的 AI Agent，例如寫作、總結(jié)、規(guī)劃、報告和溝通。這些 Agent 通常嵌入在文字處理器、郵件客戶端、電子表格和 CRM 等工具中。

這一層在市場、HR、運營和財務(wù)等角色中得到了廣泛應(yīng)用。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)洞察

7. 58% 的組織使用 AI Agent 來總結(jié)郵件、文檔和會議內(nèi)容。

8. 64% 的組織利用 AI Agent 自動化重復(fù)性的業(yè)務(wù)流程，例如跟進、更新和內(nèi)部報告。

9. 44% 的消費者表示，他們更愿意通過 AI 來處理簡單的服務(wù)任務(wù)，比如預(yù)訂或進度查詢。

10. 70% 的航空公司數(shù)字渠道預(yù)訂已受到 AI 助手影響或直接由其執(zhí)行，尤其是基于聊天的 Agent。

11. 32% 的 Z 世代用戶愿意使用 AI 來進行線上購物或決策。

12. 27% 的用戶會在采取行動前審閱 AI 生成的結(jié)果，這表明決策方式正從“Agent 主導(dǎo)”轉(zhuǎn)向“Agent 輔助”。

這一層常見的工具包括：

• AI寫作助手：生成或改寫郵件；
• 電子表格Agent：幫助處理數(shù)據(jù)公式和摘要；
• CRM助手：跟進潛在客戶或安排會議。

這一層讓沒有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)團隊也能使用 AI。用戶只需簡單的提示或點擊，就能將耗時的任務(wù)交給 Agent，從而專注于更重要的工作。

在許多企業(yè)軟件平臺中，這一層的 AI Agent 已被視為默認的生產(chǎn)力工具。隨著企業(yè)在各部門擴展應(yīng)用，預(yù)計其采用率將進一步增長。

工作流層：自動化多步驟業(yè)務(wù)流程

AI Agent 技術(shù)棧中的工作流層，連接跨部門的工具和任務(wù)。這些 Agent 能夠在不同平臺之間完成多步驟操作，例如更新 CRM、發(fā)送郵件、生成報告、安排事件，觸發(fā)方式可以是目標(biāo)、事件觸發(fā)器或用戶輸入。

這一層在運營、客服和行政等流程重復(fù)性較高的領(lǐng)域尤其有用。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)洞察

13. 工作流自動化是 64% 的 Agent 部署中最主要的應(yīng)用場景，尤其是在客戶支持、人力資源和銷售運營中。

14. 35% 的組織在使用 AI Agent 后，通過自動化實現(xiàn)了成本節(jié)約。

15. 11% 的公司因為數(shù)據(jù)敏感性問題，僅允許 Agent 在內(nèi)部系統(tǒng)中使用。

16. 88% 的高管表示，他們正在探索或擴大基于 Agent 的工作流應(yīng)用。

17. 51% 的公司使用多種方式來管控 Agent 工作流，包括基于角色的訪問控制、人類審核，以及輸入/輸出驗證。

18. 29% 的組織在允許 Agent 執(zhí)行關(guān)鍵動作之前，要求監(jiān)督或?qū)徲嬋罩尽?/p>

這一層的 Agent 常見連接平臺包括：

• Zapier、Make（邏輯鏈?zhǔn)饺蝿?wù)處理）；
• Slack、MSTeams、電子郵件（Agent與用戶交互）；
• HubSpot、Salesforce、Monday.com（CRM與工作流自動化）。

它們的工作方式是任務(wù)鏈。例如，一個 Agent 可以讀取工單、生成摘要、更新客服系統(tǒng)狀態(tài)、通知主管，并最終回復(fù)用戶，全程無需人工介入。

工作流層正推動企業(yè)運營的效率與一致性。隨著更多系統(tǒng)開放 API 和 AI 集成，工作流層正在成為企業(yè)在不增加人力的情況下擴展規(guī)模的核心組成部分。

控制層：保障安全與合規(guī)

控制層是讓 AI Agent 堆棧在規(guī)?；瘧?yīng)用中保持可靠性的關(guān)鍵。它包含監(jiān)控、限制和驗證 Agent 行為的工具與政策。該層確保 Agent 在設(shè)定的邊界內(nèi)運行，尤其是在處理敏感數(shù)據(jù)、執(zhí)行關(guān)鍵任務(wù)或與客戶交互時。

隨著 AI Agent 變得更加自主化，企業(yè)越來越關(guān)注安全性、透明度與合規(guī)性。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)洞察

19. 31% 的組織不允許 AI Agent 訪問敏感或機密數(shù)據(jù)。

20. 29% 的公司要求設(shè)置監(jiān)督機制，例如人工驗證、日志記錄或?qū)徟鞒獭?/p>

21. 11% 的公司讓 Agent 在封閉系統(tǒng)中運行，避免使用公共 API 或第三方集成。

22. 71% 的員工表示，他們希望 AI 生成的內(nèi)容在使用前經(jīng)過人工審核。

23. 27% 的 AI Agent 輸出在執(zhí)行前會接受人工審查或簽署確認。

控制層通常包括：

• 基于角色的訪問：只有特定用戶或團隊可以啟動或修改Agent工作流；
• 輸入/輸出過濾：確保Agent不處理或返回不安全或受限的內(nèi)容；
• 審計日志：記錄Agent的操作、時間和涉及的數(shù)據(jù)；
• 信任等級：根據(jù)可靠性為不同Agent設(shè)定不同的權(quán)限。

隨著 AI 工具更深入地集成進關(guān)鍵系統(tǒng)，這一層變得至關(guān)重要，不僅是為了安全，也是為了滿足不同地區(qū)和行業(yè)的合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。

控制層并不會減緩自動化進程，而是讓自動化更可持續(xù)、更值得信賴。

企業(yè)采用趨勢

AI Agent 正在被各類規(guī)模的公司大規(guī)模采用。無論是自動化基礎(chǔ)工作流，還是協(xié)助核心開發(fā)任務(wù)，這些 Agent 都正在成為團隊運作中不可或缺的一部分。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)洞察

24. 全球已有 78% 的組織在日常運營中使用某種形式的 AI 工具。

25. 其中 85% 的組織表示，他們已經(jīng)開始將 AI Agent（而不僅僅是被動的 AI 功能）整合進工作流程。

26. 88% 的高管表示，他們正在試點或擴大自主智能體的應(yīng)用。

27. 46% 的領(lǐng)導(dǎo)者 擔(dān)心如果不能快速采用 AI Agent 技術(shù)，將會落后。

28. 在擔(dān)心落后的領(lǐng)導(dǎo)者中，48% 的公司計劃增加招聘，以支持 AI 驅(qū)動的轉(zhuǎn)型，尤其是 AI 運營經(jīng)理、AI 工作流分析師等崗位。

29. 67% 的決策者認為，在未來 2–3 年內(nèi)，基于 Agent 的工具會顯著改變現(xiàn)有崗位角色。

30. 87% 的人認同，AI Agent 是對現(xiàn)有崗位的增強，而非替代。

用戶行為與交互

隨著 Agent 越來越自主化，用戶的信任度、交互模式和期望正在發(fā)生變化，尤其體現(xiàn)在消費場景和職場環(huán)境中。

理解用戶如何與 AI Agent 交互，有助于企業(yè)設(shè)計更好的工具與體驗。在消費和工作場景中，用戶行為正在從被動使用轉(zhuǎn)向與 Agent 的主動協(xié)作。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)洞察

31. 97% 的用戶至少使用過一次 AI 語音助手。

32. 75% 的用戶表示，他們依賴語音類 AI Agent 完成日常任務(wù)，例如設(shè)置提醒或查看日程。

33. 39% 的用戶經(jīng)常使用 Google Assistant、Siri 或 Alexa 等工具進行信息查詢或家庭控制。

34. 44% 的全球用戶愿意使用 AI 助手來管理服務(wù)，如預(yù)訂、客服支持或支付提醒。

35. 32% 的 Z 世代用戶愿意讓 AI Agent 做出某些決定，包括推薦或購買。

36. 71% 的用戶更希望 AI Agent 的回應(yīng)，尤其在關(guān)鍵任務(wù)中，能夠經(jīng)過人工審核或批準(zhǔn)。

37. 27% 的 AI Agent 輸出在最終執(zhí)行前，會由用戶進行人工檢查。

關(guān)于用戶如何與 Agent 交互：

• 許多用戶會使用自然語言指令，例如“總結(jié)這份報告”或“幫我安排下周的會議”；
• 在企業(yè)工具中，Agent的提示被內(nèi)嵌在UI元素里，如聊天界面、側(cè)邊欄或操作按鈕；
• 語音與文本界面都很常見，部分用戶會根據(jù)場景偏好多模態(tài)交互。

這一變化反映了用戶對 Agent 主導(dǎo)工作流的接受度正在提升，但同時也強化了透明性、反饋回路和可選人工控制的必要性，尤其是在 Agent 做出決策或采取行動時。

構(gòu)建 AI 驅(qū)動平臺的企業(yè)，應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮清晰性和用戶監(jiān)督機制，以提升 Agent 的采用率和信任度。

工具、平臺與生態(tài)

AI Agent 技術(shù)棧依賴廣泛的工具、平臺與生態(tài)系統(tǒng)來支撐。這些系統(tǒng)是開發(fā)者和企業(yè)在規(guī)?；瘶?gòu)建、部署和管理 AI Agent 時所依賴的基礎(chǔ)。

這一層包括 IDE 插件、工作流平臺、大語言模型（LLM）、Agent 框架、編排層，以及安全控制。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)洞察

38. GitHub Copilot 在全球擁有超過 1500 萬用戶，涵蓋個人開發(fā)者和企業(yè)團隊。

39. Copilot Studio 現(xiàn)已被超過 23 萬家組織使用，顯示出企業(yè)級 AI 開發(fā)工具的快速增長。

40. 51% 的企業(yè)使用兩種或以上方法來控制和管理 AI Agent 工具，包括 API、儀表盤和人工審查。

41. Zapier 和 Make 是最常用的無代碼平臺之一，用于自動化 Agent 工作流。

42. LangChain 和 AutoGen 等領(lǐng)先的編排框架被用于連接 LLM、API、工具和記憶模塊。

43. 開源的 Agent 堆棧正在獲得越來越多關(guān)注，尤其是在開發(fā)者為主的環(huán)境和初創(chuàng)企業(yè)中。

44. 微軟、谷歌、亞馬遜等大型云廠商，已將 Agent 工具集成到其開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)中。

AI Agent 生態(tài)系統(tǒng)的常見層級包括：

• LLM與模型提供方：GPT-4o、Claude3、Gemini1.5、Mistral等
• Agent框架：LangChain、AutoGen、CrewAI、MetaGPT
• 開發(fā)者工具：GitHubCopilot、Cursor、Replit、VisualStudio（帶Agent插件）
• 工作流構(gòu)建器：Zapier、Make、n8n、Airtable（帶自動化功能）
• 監(jiān)控與安全：Humanloop、GuardrailsAI、PromptLayer

這些工具共同幫助開發(fā)者和企業(yè)：

• 快速創(chuàng)建任務(wù)特定的Agent
• 將其集成進現(xiàn)有工作流
• 監(jiān)控輸出并控制行為
• 在團隊與部門間實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用

這一生態(tài)正在快速演進。新工具正在專注于多模態(tài)輸入、長期記憶、實時推理，以及更嚴格的企業(yè)級控制，使 Agent 堆棧更強大也更安全。

自主性與趨勢

AI Agent 正在從任務(wù)執(zhí)行者轉(zhuǎn)變?yōu)樽则?qū)動的“數(shù)字員工”。這種向自主智能體系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變，意味著 Agent 能主動采取行動、做出決策，并完成多步驟任務(wù)，而不再需要持續(xù)的人類輸入。

這一趨勢在產(chǎn)品設(shè)計和企業(yè)戰(zhàn)略中都十分明顯。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)洞察

45. 到 2029 年，預(yù)計 80% 的客戶服務(wù)問題將完全由自主 Agent 解決，無需人工介入。

46. 到 2028 年，三分之一的企業(yè)軟件工具將具備 Agent 自主能力，使系統(tǒng)能夠基于目標(biāo)而非僅僅命令采取行動。

47. 領(lǐng)先廠商正在構(gòu)建能夠處理長期目標(biāo)、適應(yīng)反饋并在失敗時重新規(guī)劃的 Agent。

48. 自主 Agent 已被用于外呼銷售、代碼重構(gòu)、產(chǎn)品研究和工作流管理等任務(wù)。

當(dāng)前能力包括：

• 多步驟推理：Agent能將用戶請求分解為更小的目標(biāo)。
• 自我糾錯：若任務(wù)失敗，Agent會重試或?qū)で髱椭?/li>
• 記憶能力：能夠記住先前的指令或決策，以改進結(jié)果。
• 工具使用：Agent知道何時以及如何調(diào)用API、數(shù)據(jù)庫或函數(shù)來完成目標(biāo)。

這種轉(zhuǎn)向自主性的趨勢需要：

• 更完善的安全與控制層
• 更透明的日志與推理軌跡
• 在高風(fēng)險場景下的人類干預(yù)機制

Agent 的自主性不會取代人類，而是會擴展人類在戰(zhàn)略性、高價值任務(wù)上的能力。人類工作者的角色將更多轉(zhuǎn)向監(jiān)督、戰(zhàn)略與反饋，而 Agent 則承擔(dān)執(zhí)行工作。

市場規(guī)模與前景

AI Agent 市場正在快速增長。隨著應(yīng)用場景擴展到更多行業(yè)，全球及細分領(lǐng)域的增長率都在上升。

這種增長不僅僅是炒作，而是由真實的投資、企業(yè)使用和產(chǎn)品開發(fā)推動的。

關(guān)鍵市場數(shù)據(jù)

49. 全球 AI Agent 市場在 2023 年的估值為 37 億美元。

50. 到 2025 年底，預(yù)計將達到 73.8 億美元，僅兩年時間幾乎翻倍。

51. 長期預(yù)測顯示，到 2032 年市場規(guī)模將達到 1036 億美元，受企業(yè)快速采用和新 SaaS 產(chǎn)品推動。

52. 從 2023 到 2032 年的復(fù)合年均增長率（CAGR）預(yù)計為 45.3%。

驅(qū)動 AI Agent 增長的因素包括：

• 企業(yè)對AI自動化的需求上升，尤其在開發(fā)、客戶服務(wù)和運營方面
• AI原生初創(chuàng)企業(yè)的興起，將Agent作為核心功能而非附加功能
• 新興的Agent市場提供即插即用的領(lǐng)域?qū)Ｓ媒鉀Q方案（如金融、人力資源、法律和營銷）
• 對Agent基礎(chǔ)設(shè)施的投資，包括模型訓(xùn)練、編排層和控制系統(tǒng)

未來 3–5 年的趨勢：

• 更多預(yù)訓(xùn)練Agent內(nèi)嵌進SaaS工具
• 向Agent市場與API轉(zhuǎn)變，讓企業(yè)能夠自由組合工作流
• Agent工具生態(tài)中的融資與并購活動將加速
• 對Prompt工程、Agent設(shè)計與LLM集成技能的人才需求將大幅增加
• 隨著AIAgent從實驗性工具轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)鍵業(yè)務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施，能夠構(gòu)建、集成或招聘相關(guān)人才的企業(yè)，將主導(dǎo)下一波數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮。

總結(jié)

到 2025 年，AI Agent 已成為企業(yè)運作的核心。它們幫助團隊更快生成代碼、自動化內(nèi)容并管理工作流。

能夠在監(jiān)督和編排機制下高效利用 Agent 技術(shù)棧的公司，將在未來競爭中占據(jù)領(lǐng)先地位。