企业Agent应用现状：单Agent为主、监控严格

AI 对软件工程的影响仍在持续，而且越来越多的 AI 被封装成 Agent。我们最新的脉冲调查结果显示，自上次在年度开发者调查中询问 Agent 使用情况以来，Agentic AI 的使用率几乎翻了一番，达到 59%。各家公司正争相提供 Agent harness、基础设施和应用，但我们想知道的是：人们是否真的在日常工作中使用 Agent？

最新的脉冲调查显示，AI Agent 的使用率已从去年的 31%跃升至 59%，接近翻倍，但 Agent 全面接管工作的时代尚未到来。企业管理者开始积极利用 Agent 在运营方面的优势，对成本的担忧也有所减弱，但仍有 63%的技术从业者很少或从不允许 Agent 完全自主运行。相反，整个行业正在逐渐采用务实的单 Agent 工作流，人工审核依然是黄金标准。管理者表示，Agent 带来的积极价值盖过了对成本、准确性和安全性的担忧；开发者则认为，无论工作质量是否有所提升，安全性和准确性仍然是主要问题。

下面，我们将深入了解推动这轮采用热潮的数据、在竞争中脱颖而出的工具，以及 fintech 等行业为何走在最前沿。自 4 月下旬以来，共有 1,100 名开发者和职场人士参与了我们的调查，并分享了他们对 AI Agent 的看法。

这场变革暂时不会完全自主，也不会由多个 Agent 编排完成

完全自主运行带来的风险，是 Agentic AI 用户不愿承担的。大多数受访者（60%）禁止 Agent 在未经批准的情况下修改系统，68%的受访者更喜欢可预测的单 Agent 配置，而不是复杂的多 Agent 配置。对于占受访者多数的全栈开发者而言，首选的单 Agent 工作流是 GitHub Copilot（65%）或 Claude Code（50%）。

开发者仍然参与着编码过程，而且自 2023 年我们开始询问相关问题以来，他们对准确性越来越持怀疑态度。使用多个专业 Agent 的人本来就比较少，更不用说使用多个经过编排的 Agent 了。不过，在确实会编排多个 Agent 的用户中，每天使用 Agentic 工作流的比例高于单 Agent 用户。这些每天使用多 Agent 的用户最常使用 Claude Code（70%），但也会通过框架（OpenAI SDK，18%）和向量数据库（ElasticSearch，17%）自行搭建解决方案。

你的老板今年使用 AI Agent 更多了

职场中的 Agent 使用率自去年以来接近翻倍，而且使用者并不只有开发者。去年询问 AI Agent 使用情况时，我们发现许多开发者已经在使用 AI。使用 Agent 的开发者相对较少，但不少人计划采用。新调查显示，59%的受访者会以不同频率在工作中使用 Agent，而在 2025 年开发者调查中，这一比例为 31%。增长主要来自每日使用，这说明这些嵌入式工具已经顺畅地融入了工作的许多环节。每日使用率的提升一部分由开发者推动，其中 40%表示每天使用；架构师和高级管理人员的每日使用率则分别达到 52%和 50%。

高管的支持正在积极塑造现代企业的技术栈。学生和学术研究人员的调查结果有所不同，每日使用率分别为 38%和 28%。这可能说明，在学习或研究型环境中，由于缺少典型的职场生产力目标，再加上人们可能仍然担心 AI 输出的准确性，Agent 的采用依然面临阻碍。

考虑到 Agent 在职场中的增长，以及推动更多人每天使用 Agent 的动力来自哪里，我们还询问了受访者对常见 AI 问题的感受。受访人数最多的五类岗位表示，这些担忧依然存在，但在每日使用者中会略有减弱。高级管理人员和工程经理对成本的担忧最少：75%的高级管理人员和 65%的工程经理不认同或强烈不认同“成本是使用 Agent 的障碍”这一说法。在去年的开发者调查中，53%的用户将成本视为使用 Agent 的障碍。如今，认同或强烈认同成本构成障碍的比例已经降至 38%。

在本次脉冲调查和去年的开发者调查中，准确性与安全性始终是职场使用 Agent 时最主要的两项担忧。不过，强烈认同“准确性是采用 Agentic AI 的障碍”的比例已从 57%降至 47%。强烈认同“安全问题是采用障碍”的受访者比例，也从 56%降至 44%。架构师和学生对准确性及安全性问题更加敏感，而工程经理的担忧相对较少。

Fintech、广告行业和 Lovable 走在前沿

不同行业采用 Agentic 工具的方式各不相同，这一点也体现在一些使用率不断增长的 no-code 工具上。Fintech 和媒体/广告行业在每日使用 Agentic AI 方面处于领先位置，每日使用率分别为 55%和 50%，甚至高于软件开发行业的 44%。如今，fintech 正处在一个值得关注的阶段：预测市场日益流行、加密货币进入大型金融机构，以及体育博彩应用兴起，这三股趋势正在交汇，而这些产品的实时功能都依赖数据驱动。Agent 和 Agentic 工具正在帮助 fintech 继续为这些数据产品提供动力：既可以直接用于企业内部构建，也可以间接向公众提供数据，让公众将这些数据接入自己的 Agent。

媒体和广告行业同样迎来了 AI 浪潮。2025 年，当新一批 no-code/vibe coding Agent 刚开始进入市场时，Meta 宣布推出其 AI 广告产品。Lovable 和 Base44 让许多人首次直观地看到 Agent 将如何影响传统的网站与视频营销：借助这些工具，用户能够以前所未有的速度轻松制作线上素材。Agentic no-code 工具正在让更多并非技术原生背景的用户参与到 Agentic 开发过程中。在本次脉冲调查所询问的 no-code Agent 工具中，最受欢迎的是 Lovable（28%）、Replit（27%）和 v0（20%）。自 2025 年开发者调查以来，这三款工具的使用率都实现了增长：Lovable 和 Replit 均增长了 22 个百分点，v0 增长了 11 个百分点。受访者对未来六个月使用这些工具的兴趣也很高，其中 Replit 以 25%的比例位居整体首位。其他值得关注、使用意愿较高的工具还包括 Base44（13%）、Langflow（13%）和 Glue（12%）。

总体而言，用户更偏爱那些从 2024 年末至 2025 年初 Agentic AI 开始逐渐成熟时便已出现的编码工具：

• 代码助手：过去六个月中，使用最多的是 GitHub Copilot（61%）、Claude Code（51%）、OpenAI Codex（20%）和 Cursor（20%）。受访者表示，未来六个月最想使用的依然是这些工具；Google Code Assist 获得的关注度与 Cursor 相当，均为 13%。

• Agent 可观测性：对于大多数工具，用户表示未来希望使用的比例高于过去实际使用的比例。在 Agent 可观测性工具中，Sentry 既是过去六个月使用最多的工具，也是受访者未来六个月最想使用的工具（29%）。用户还表示，希望在未来六个月使用 Datadog LLM（21%）、Langfuse（17%）和 Weights & Biases（17%）。

在 Agent 框架方面，LangChain（22%）和 LangGraph（14%）是 Agentic AI 领域成熟工具中的首选。使用率和使用意愿都较高的新晋工具包括 OpenClaw（17%使用过，32%希望使用）、OpenAI Agents SDK（14%使用过，19%希望使用），以及 Terminal Use（15%使用过，15%希望使用）。

今年开发者调查的前瞻

Agent 或许是技术的未来，也或许不是。虽然认为成本构成障碍的人减少了，但就目前而言，成本仍然是 Agent 应用中的一个重要因素。Anthropic 刚刚更新了相关政策，涉及使用 Openclaw 等 Agentic 助手、产生高额推理成本的订阅用户。GitHub Copilot 也宣布，除了订阅费用之外，还将收取新的订阅用户使用费用。在企业 AI 支出方面，Ramp 的数据仍然清楚地说明了事实。

我们很高兴能在今年的年度开发者调查中再次汇集所有洞察。今年我们不会在 5 月开放调查，而是会多等几周，以便让不断壮大的技术从业者社区中更多人参与进来。在等待期间，我们已经为去年的调查开放了一个开源 GitHub repo，其中包含历年开发者调查的全部数据，供希望深入研究调查问题并为今年调查提交反馈的人使用。如果你想进一步了解开发者调查，请关注我们的博客，我们会在那里发布所有最新进展。