背景：
2024 年，人工智能智能体不再是小众兴趣。各行各业的公司都在更加认真地考虑将智能体融入他们的工作流程中——从自动化日常任务到协助数据分析或编写代码。
但是幕后的真相是什么？AI 智能体是否实现了它们的潜力，还是只是另一个流行词汇？谁在部署它们，又是什么阻止了其他人一头扎进去？
我们调查了 1300 多名专业人士，了解 2024 年人工智能助手的状态。
洞察：
- 智能体采用情况：约51%的受访者目前正在生产中使用智能体，78%有计划很快将智能体投入生产。中型公司（100-2000名员工）在生产中部署智能体最为积极。
- 领先的智能体用例：智能体主要用于执行研究和总结（58%），其次是个人生产力或协助任务（53.5%）。
- 宁安全勿后悔：需要追踪和人工监督来控制代理：为了保持智能体的检查，大多数公司还使用Guardrails(如限制权限等)来防止智能体偏离轨道。
- 工具权限：大多数团队允许智能体只有读取权限或需要人类批准才能执行更重大的操作，如写入或删除。
- 不同公司规模的智能体控制：大型企业更倾向于“只读”权限，而小型公司和初创公司更关注追踪以了解智能体应用中发生了什么。
小型公司和初创企业（员工少于 100 人）更专注于追踪以了解其智能体应用程序的情况
科技公司可能在构建可靠的智能体方面走得更远，因为高质量的体验需要更严格的控制。
- 进入生产的障碍和挑战：性能质量是受访者最关心的问题，其次是成本和安全性。小型公司尤其关注性能质量，而大型企业也普遍关注安全性问题。
- 智能体成功案例：Cursor、Perplexity和Replit是讨论最多的智能体应用程序。Cursor是一个AI驱动的代码编辑器，帮助开发者编写、调试和解析代码；Replit加速软件开发生命周期；Perplexity是一个AI驱动的答案引擎，可以回答复杂问题。
- AI智能体采用的新兴主题：包括管理多步骤任务、自动化重复任务、任务路由与协作以及类似人类的推理能力。同时，团队在构建智能体时也面临挑战，包括理解智能体行为的障碍。
