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近年来，AI智能体技术经历了多个发展阶段，从LLM到RAG再到多模态技术。那么，在这些技术进步之后，AI智能体的实际应用场景究竟如何？最近，Langbase公司发布了一份基于11个核心问题的调查报告，为我们展示了智能体技术当前的一些重要趋势。2024年，AI智能体无疑成为科技界的热门话题。

Langbase针对来自全球超过100个国家的3400名开发者展开了深入调研。结果显示，在智能体开发过程中存在一些亟待解决的关键问题。在这次调查中，46%的受访者为公司高管，26%为工程师。Langbase致力于打造无服务器的AI云开发体验，其平台能够高效应对大量开发需求。尽管这家企业成立时间不长，但其发展速度令人瞩目。

根据Crunchbase的数据，Langbase在9月完成了pre-seed轮融资，获得了多家科技巨头的青睐。接下来，我们一起来看看这份图文结合的报告中提到的重点内容。

第一个问题是开发者在使用哪些基础大模型。目前，OpenAI的大模型服务在市场上占据领先地位，不过谷歌正快速追赶，成为有力竞争者。Anthropic紧随其后。尽管Meta旗下的Llama、Mistral以及Cohere的影响力较小，但它们的成长潜力不可忽视，显示出基座大模型市场竞争的激烈程度。

第二个问题是不同大模型的具体应用场景。OpenAI的大模型在翻译任务中应用广泛，Anthropic则在技术类任务中备受认可，谷歌的模型在健康和翻译领域表现突出。此外，Meta在科技和科学研究中的应用较为普及，Cohere也在科学和营销等领域受到关注。

第三个问题是阻碍大模型技术应用的主要障碍。在模型扩展和部署过程中，数据隐私和安全合规性是首要考虑因素。缺乏有效的监控工具以及高昂的基础设施成本也是制约技术落地的重要原因。用户对AI驱动解决方案的抵触情绪反映了他们长期存在的疑虑，这表明模型和技术供应商需要提供更透明且易于使用的AI平台。

第四个问题是影响大模型选择的关键因素。在挑选大型语言模型时，准确性是最重要的考量标准，其次是安全性与可定制性，而成本的影响相对较小。

第五个问题是部署大模型时面临的最大难题。在实际生产环境中部署大模型和智能体会遇到诸多挑战，比如定制化难度高、质量评估方法有限以及缺乏可复用的基础架构。此外，工具分散化、集成问题以及扩展性方面的担忧也加剧了部署的复杂性。

第六个问题是采用大模型技术的主要目的。提升效率和简化流程是AI应用的核心目标，让企业从中受益。同时，定制化解决方案和优化协作流程等目标也体现出大模型日益增强的灵活性，以及用户对系统共享访问的兴趣。

第七个问题是公司如何利用大模型智能体。大型语言模型在软件开发中被广泛应用，尤其是在市场营销、IT运维以及文本摘要等领域。客服、人力资源和法律等部门对智能体的应用兴趣也在持续上升。

第八个问题是哪些平台特性最受开发者欢迎。多数受访者认为，多智能体检索增强生成（RAG）功能对于提升上下文信息处理能力至关重要。评估工具对于确保AI系统正常运行同样不可或缺。

第九个问题是开发者在搭建AI流水线时更倾向使用哪种工具。大多数受访者偏好那些能提供灵活基础组件的开发工具，以便构建定制化的AI流水线。虽然现成的特定问题解决方案可以直接解决问题，但其可定制性较低。

第十个问题是影响大模型智能体开发工具选择的因素。开发者普遍认为，AI智能体的版本控制系统是开发平台最重要的功能之一。强大的SDK或库生态系统以及本地开发环境也备受重视。

最后一个问题涉及大模型在企业中的应用范围。大多数开发者将AI用于实验和生产场景，其中实验用途的比例远超生产用途，但后者正在稳步增长。随着AI智能体基础设施的不断完善，越来越多的企业将尝试开发智能体。预计到2025年，智能体的应用范围将进一步扩大，不再局限于软件开发、市场营销、IT运维和文本摘要等领域。然而，此次调查中揭示的开发者关注的问题，例如对更高准确率、安全性和可定制性的追求，以及对灵活、可定制AI流水线开发工具的需求，并重视AI智能体版本控制功能，都将对未来智能体平台的设计和开发者实践产生深远影响。