原创 特工小樱 2025-08-27 21:39 广东
Agent 已成为企业运作的核心。
内容编译丨特工小樱
内容审核丨特工小天
index.dev 最近发布了一篇报告，整理了 50+ 条经过验证的 AI Agent 统计数据，涵盖采用率、生产力影响、行业应用场景、市场规模和新兴趋势。
特工们对此文进行了编译，通过此文将了解到：企业如何在真实工作流中使用自主 Agent，哪些工具构成了 AI Agent 技术栈，以及市场未来走向。
原文链接：https://www.index.dev/blog/ai-agents-statistics
快问快答
1. 2025年 AI Agent 的采用率是多少？
截至 2025 年，已有 85% 的组织在至少一个工作流程中引入了 AI Agent，显示出其在企业层面的应用，已迅速超越传统的被动式 AI 工具。
2. 2025 年 AI Agent 市场规模有多大？
2025 年全球 AI Agent 市场规模达到 73.8 亿美元，较 2023 年的 37 亿美元几乎翻了一番，并预计到 2032 年将增长至 1036 亿美元。
3. AI Agent 最常见的应用场景是什么？
业务流程自动化是最主要的应用方向，64% 的 AI Agent 部署集中在支持、HR、人事、销售运营及行政任务等工作流程的自动化。
4. AI Agent 对开发者生产力的影响如何？
以 GitHub Copilot 为代表的 AI 编程工具，使开发者的生产效率提升 15%–126%，尤其体现在编码、文档撰写和测试环节。
5. 有多少用户倾向于人工监督 AI Agent 的结果？
约 71% 的用户倾向采用“人机协作”模式，尤其在高风险决策中，以确保 AI 驱动任务的安全性与可追责性。
6. 多少企业使用多种手段来管理 AI Agent？
约 51% 的企业采用两种或以上的管控方式，例如访问权限管理、性能监控或人工复核，以保障 AI Agent 的安全与可控运行。
AI Agent 正在迅速重塑工作的完成方式。但许多团队仍然缺乏清晰认知，不确定它们究竟如何被使用、在哪些环节创造价值。
核心数据一览
1. Agent 采用率高且增长迅速：78% 的组织已在使用某种形式的 AI，85% 在至少一个工作流中部署了智能体。
2. Agent 技术栈分层且模块化：包含大模型（LLM）、框架、编排工具、开发平台和控制系统。
3. 广泛应用于不同职能：从编程到内容生成，从日程安排到客户支持，Agent 提升了生产力与效率。
4. 信任与监督依然重要：大多数用户倾向于在人机协同（Human-in-the-loop）模式下使用，尤其是在高风险任务中。
5. 市场快速扩张：规模从 2023 年的 37 亿美元增长至 2025 年的 73.8 亿美元，预计到 2032 年将超过 1000 亿美元。
6. 智能体自主性增强：从单一任务执行逐步发展为具备记忆、推理与重试能力的目标导向行为。
7. 未来趋势：更具可组合性、可堆叠性和 Agentic 化，企业将以 Agent 作为核心单元搭建自身工作流。
AI Agent 技术栈是什么？
AI Agent 技术栈是由工具、平台和自主层共同构成的体系，帮助团队利用自主或半自主的 Agent 更快完成任务。
这些 Agent 可以编写代码、总结内容、构建工作流，并与软件或人类交互，通常只需最少的人为输入。
Agent 技术栈并非单一产品，而是由四个主要层级组成：
1. 开发者层：提供代码编写、调试与部署工具。
2. 知识工作者层：提供写作、研究、总结与报告功能。
3. 工作流层：在应用和部门间实现跨平台自动化。
4. 控制层：通过安全护栏、人工监督与访问控制确保安全可控。
例如，目前 64% 的 AI Agent 实践落地集中在业务流程自动化，另一个大领域是开发者生产力工具和知识管理。
这些层级协同运行：一个 Agent 写代码，另一个运行测试，第三个生成报告。这种实时协作正是 AI Agent 技术栈的核心价值所在。
值得注意的是，企业采用 Agent 技术栈时并不会依赖单一厂商，而是组合多种工具。数据显示，51% 的公司至少采用两种方式来管理 Agent（如人工审批、访问控制和监控）。
开发者层：提升生产力与代码质量
AI Agent 技术栈中的开发者层包括帮助工程师更快编写、调试、测试和部署代码的工具。这些 Agent 能减少手工任务、提高准确性，尤其在文档编写、样板代码生成和漏洞检测等重复或耗时的环节中表现突出。
这一层已在工程团队中被广泛采用。例如：
1. GitHub Copilot 拥有超过 1500 万用户，是使用最广泛的 AI 编码工具之一。
2. 共有 23 万家组织在使用 Copilot for Business，其中包含代码建议、安全扫描和团队策略等功能。
3. 基准测试显示，使用 AI 驱动的开发工具可以让编码速度提升 126%。
4. 康奈尔大学的一项研究发现，使用 AI 结对编程助手的工程师生产力提升了 15%。
5. 超过 55% 的开发者报告称，在构建与测试阶段使用 AI Agent 能提高效率。
6. 41% 的工程师现在使用 AI 工具生成文档，从而减少非编码任务所耗费的时间。
这些 Agent 通常集成在 IDE 或开发环境中。一些工具提供自然语言接口，开发者可以直接下达指令，例如“为这个函数写一个单元测试”或“将这段代码重构为异步方法”。
除了代码编写，AI Agent 还被用于：
Pull Request 流程中的代码审查和漏洞检测；
基于智能脚本或自动生成用例的测试自动化；
持续集成/持续交付（CI/CD）流水线中的部署优化。
随着 AI 工具逐渐成为工程工作流中的标准配置，公司也在调整招聘要求。招聘人员如今更倾向于寻找能与 AI 工具协作、并掌握如何对 Agent 下达高质量提示的开发者。
这一层为 AI Agent 技术栈奠定了基础，通过提升构建速度、团队产出和软件质量，支撑现代产品开发的核心需求。
开发者层包含帮助工程师更快编写、调试、测试和部署代码的工具，尤其能减轻文档编写、代码生成和 Bug 检测等重复性任务。
知识工作者层：增强日常办公任务
知识工作者层包括支持非技术用户完成常见业务任务的 AI Agent，例如写作、总结、规划、报告和沟通。这些 Agent 通常嵌入在文字处理器、邮件客户端、电子表格和 CRM 等工具中。
这一层在市场、HR、运营和财务等角色中得到了广泛应用。
关键数据洞察：
7. 58% 的组织使用 AI Agent 来总结邮件、文档和会议内容。
8. 64% 的组织利用 AI Agent 自动化重复性的业务流程，例如跟进、更新和内部报告。
9. 44% 的消费者表示，他们更愿意通过 AI 来处理简单的服务任务，比如预订或进度查询。
10. 70% 的航空公司数字渠道预订已受到 AI 助手影响或直接由其执行，尤其是基于聊天的 Agent。
11. 32% 的 Z 世代用户愿意使用 AI 来进行线上购物或决策。
12. 27% 的用户会在采取行动前审阅 AI 生成的结果，这表明决策方式正从“Agent 主导”转向“Agent 辅助”。
这一层常见的工具包括：
AI 写作助手：生成或改写邮件；
电子表格 Agent：帮助处理数据公式和摘要；
CRM 助手：跟进潜在客户或安排会议。
这一层让没有技术背景的业务团队也能使用 AI。用户只需简单的提示或点击，就能将耗时的任务交给 Agent，从而专注于更重要的工作。
在许多企业软件平台中，这一层的 AI Agent 已被视为默认的生产力工具。随着企业在各部门扩展应用，预计其采用率将进一步增长。
工作流层：自动化多步骤业务流程
AI Agent 技术栈中的工作流层，连接跨部门的工具和任务。这些 Agent 能够在不同平台之间完成多步骤操作，例如更新 CRM、发送邮件、生成报告、安排事件，触发方式可以是目标、事件触发器或用户输入。
这一层在运营、客服和行政等流程重复性较高的领域尤其有用。
关键数据洞察：
13. 工作流自动化是 64% 的 Agent 部署中最主要的应用场景，尤其是在客户支持、人力资源和销售运营中。
14. 35% 的组织在使用 AI Agent 后，通过自动化实现了成本节约。
15. 11% 的公司因为数据敏感性问题，仅允许 Agent 在内部系统中使用。
16. 88% 的高管表示，他们正在探索或扩大基于 Agent 的工作流应用。
17. 51% 的公司使用多种方式来管控 Agent 工作流，包括基于角色的访问控制、人类审核，以及输入/输出验证。
18. 29% 的组织在允许 Agent 执行关键动作之前，要求监督或审计日志。
这一层的 Agent 常见连接平台包括：
Zapier、Make（逻辑链式任务处理）；
Slack、MS Teams、电子邮件（Agent 与用户交互）；
HubSpot、Salesforce、Monday.com（CRM 与工作流自动化）。
它们的工作方式是任务链。例如，一个 Agent 可以读取工单、生成摘要、更新客服系统状态、通知主管，并最终回复用户，全程无需人工介入。
工作流层正推动企业运营的效率与一致性。随着更多系统开放 API 和 AI 集成，工作流层正在成为企业在不增加人力的情况下扩展规模的核心组成部分。
控制层：保障安全与合规
控制层是让 AI Agent 堆栈在规模化应用中保持可靠性的关键。它包含监控、限制和验证 Agent 行为的工具与政策。该层确保 Agent 在设定的边界内运行，尤其是在处理敏感数据、执行关键任务或与客户交互时。
随着 AI Agent 变得更加自主化，企业越来越关注安全性、透明度与合规性。
关键数据洞察：
19. 31% 的组织不允许 AI Agent 访问敏感或机密数据。
20. 29% 的公司要求设置监督机制，例如人工验证、日志记录或审批流程。
21. 11% 的公司让 Agent 在封闭系统中运行，避免使用公共 API 或第三方集成。
22. 71% 的员工表示，他们希望 AI 生成的内容在使用前经过人工审核。
23. 27% 的 AI Agent 输出在执行前会接受人工审查或签署确认。
控制层通常包括：
基于角色的访问：只有特定用户或团队可以启动或修改 Agent 工作流；
输入/输出过滤：确保 Agent 不处理或返回不安全或受限的内容；
审计日志：记录 Agent 的操作、时间和涉及的数据；
信任等级：根据可靠性为不同 Agent 设定不同的权限。
随着 AI 工具更深入地集成进关键系统，这一层变得至关重要，不仅是为了安全，也是为了满足不同地区和行业的合规标准。
控制层并不会减缓自动化进程，而是让自动化更可持续、更值得信赖。
企业采用趋势
AI Agent 正在被各类规模的公司大规模采用。无论是自动化基础工作流，还是协助核心开发任务，这些 Agent 都正在成为团队运作中不可或缺的一部分。
关键数据洞察：
24. 全球已有 78% 的组织在日常运营中使用某种形式的 AI 工具。
25. 其中 85% 的组织表示，他们已经开始将 AI Agent（而不仅仅是被动的 AI 功能）整合进工作流程。
26. 88% 的高管表示，他们正在试点或扩大自主智能体的应用。
27. 46% 的领导者 担心如果不能快速采用 AI Agent 技术，将会落后。
28. 在担心落后的领导者中，48% 的公司计划增加招聘，以支持 AI 驱动的转型，尤其是 AI 运营经理、AI 工作流分析师等岗位。
29. 67% 的决策者认为，在未来 2–3 年内，基于 Agent 的工具会显著改变现有岗位角色。
30. 87% 的人认同，AI Agent 是对现有岗位的增强，而非替代。
用户行为与交互
随着 Agent 越来越自主化，用户的信任度、交互模式和期望正在发生变化，尤其体现在消费场景和职场环境中。
理解用户如何与 AI Agent 交互，有助于企业设计更好的工具与体验。在消费和工作场景中，用户行为正在从被动使用转向与 Agent 的主动协作。
关键数据洞察：
31. 97% 的用户至少使用过一次 AI 语音助手。
32. 75% 的用户表示，他们依赖语音类 AI Agent 完成日常任务，例如设置提醒或查看日程。
33. 39% 的用户经常使用 Google Assistant、Siri 或 Alexa 等工具进行信息查询或家庭控制。
34. 44% 的全球用户愿意使用 AI 助手来管理服务，如预订、客服支持或支付提醒。
35. 32% 的 Z 世代用户愿意让 AI Agent 做出某些决定，包括推荐或购买。
36. 71% 的用户更希望 AI Agent 的回应，尤其在关键任务中，能够经过人工审核或批准。
37. 27% 的 AI Agent 输出在最终执行前，会由用户进行人工检查。
关于用户如何与 Agent 交互：
许多用户会使用自然语言指令，例如“总结这份报告”或“帮我安排下周的会议”；
在企业工具中，Agent 的提示被内嵌在 UI 元素里，如聊天界面、侧边栏或操作按钮；
语音与文本界面都很常见，部分用户会根据场景偏好多模态交互。
这一变化反映了用户对 Agent 主导工作流的接受度正在提升，但同时也强化了透明性、反馈回路和可选人工控制的必要性，尤其是在 Agent 做出决策或采取行动时。
构建 AI 驱动平台的企业，应当优先考虑清晰性和用户监督机制，以提升 Agent 的采用率和信任度。
工具、平台与生态
AI Agent 技术栈依赖广泛的工具、平台与生态系统来支撑。这些系统是开发者和企业在规模化构建、部署和管理 AI Agent 时所依赖的基础。
这一层包括 IDE 插件、工作流平台、大语言模型（LLM）、Agent 框架、编排层，以及安全控制。
关键数据洞察：
38. GitHub Copilot 在全球拥有超过 1500 万用户，涵盖个人开发者和企业团队。
39. Copilot Studio 现已被超过 23 万家组织使用，显示出企业级 AI 开发工具的快速增长。
40. 51% 的企业使用两种或以上方法来控制和管理 AI Agent 工具，包括 API、仪表盘和人工审查。
41. Zapier 和 Make 是最常用的无代码平台之一，用于自动化 Agent 工作流。
42. LangChain 和 AutoGen 等领先的编排框架被用于连接 LLM、API、工具和记忆模块。
43. 开源的 Agent 堆栈正在获得越来越多关注，尤其是在开发者为主的环境和初创企业中。
44. 微软、谷歌、亚马逊等大型云厂商，已将 Agent 工具集成到其开发者生态系统中。
AI Agent 生态系统的常见层级包括：
LLM 与模型提供方：GPT-4o、Claude 3、Gemini 1.5、Mistral 等
Agent 框架：LangChain、AutoGen、CrewAI、MetaGPT
开发者工具：GitHub Copilot、Cursor、Replit、Visual Studio（带 Agent 插件）
工作流构建器：Zapier、Make、n8n、Airtable（带自动化功能）
监控与安全：Humanloop、Guardrails AI、PromptLayer
这些工具共同帮助开发者和企业：
快速创建任务特定的 Agent
将其集成进现有工作流
监控输出并控制行为
在团队与部门间实现规模化应用
这一生态正在快速演进。新工具正在专注于多模态输入、长期记忆、实时推理，以及更严格的企业级控制，使 Agent 堆栈更强大也更安全。
自主性与趋势
AI Agent 正在从任务执行者转变为自驱动的“数字员工”。这种向自主智能体系统的转变，意味着 Agent 能主动采取行动、做出决策，并完成多步骤任务，而不再需要持续的人类输入。
这一趋势在产品设计和企业战略中都十分明显。
关键数据洞察：
45. 到 2029 年，预计 80% 的客户服务问题将完全由自主 Agent 解决，无需人工介入。
46. 到 2028 年，三分之一的企业软件工具将具备 Agent 自主能力，使系统能够基于目标而非仅仅命令采取行动。
47. 领先厂商正在构建能够处理长期目标、适应反馈并在失败时重新规划的 Agent。
48. 自主 Agent 已被用于外呼销售、代码重构、产品研究和工作流管理等任务。
当前能力包括：
多步骤推理：Agent 能将用户请求分解为更小的目标。
自我纠错：若任务失败，Agent 会重试或寻求帮助。
记忆能力：能够记住先前的指令或决策，以改进结果。
工具使用：Agent 知道何时以及如何调用 API、数据库或函数来完成目标。
这种转向自主性的趋势需要：
更完善的安全与控制层
更透明的日志与推理轨迹
在高风险场景下的人类干预机制
Agent 的自主性不会取代人类，而是会扩展人类在战略性、高价值任务上的能力。人类工作者的角色将更多转向监督、战略与反馈，而 Agent 则承担执行工作。
市场规模与前景
AI Agent 市场正在快速增长。随着应用场景扩展到更多行业，全球及细分领域的增长率都在上升。
这种增长不仅仅是炒作，而是由真实的投资、企业使用和产品开发推动的。
关键市场数据：
49. 全球 AI Agent 市场在 2023 年的估值为 37 亿美元。
50. 到 2025 年底，预计将达到 73.8 亿美元，仅两年时间几乎翻倍。
51. 长期预测显示，到 2032 年市场规模将达到 1036 亿美元，受企业快速采用和新 SaaS 产品推动。
52. 从 2023 到 2032 年的复合年均增长率（CAGR）预计为 45.3%。
驱动 AI Agent 增长的因素包括：
企业对 AI 自动化的需求上升，尤其在开发、客户服务和运营方面
AI 原生初创企业的兴起，将 Agent 作为核心功能而非附加功能
新兴的 Agent 市场提供即插即用的领域专用解决方案（如金融、人力资源、法律和营销）
对 Agent 基础设施的投资，包括模型训练、编排层和控制系统
未来 3–5 年的趋势：
更多预训练 Agent 内嵌进 SaaS 工具
向 Agent 市场与 API 转变，让企业能够自由组合工作流
Agent 工具生态中的融资与并购活动将加速
对 Prompt 工程、Agent 设计与 LLM 集成技能的人才需求将大幅增加
随着 AI Agent 从实验性工具转变为关键业务基础设施，能够构建、集成或招聘相关人才的企业，将主导下一波数字化转型浪潮。
总结
到 2025 年，AI Agent 已成为企业运作的核心。它们帮助团队更快生成代码、自动化内容并管理工作流。
能够在监督和编排机制下高效利用 Agent 技术栈的公司，将在未来竞争中占据领先地位。
