企业在 2026 年如何构建 AI Agent

组织今天如何部署 AI Agent，以及未来有什么在等着？我们调查了超过 500 名跨行业的技术领导者来找出答案。

AI Agent 已经从实验性变为组织技术栈中不可或缺的一部分。但企业实际上是如何使用它们的？

与研究公司 Material 合作，我们调查了超过 500 名跨行业和公司规模的技术领导者，以了解组织今天如何部署 Agent 以及他们在未来看到的机会。

发现显示了一个清晰的模式：组织正在从简单的任务自动化转向跨越团队和业务功能的复杂多步骤工作流。

数据显示了什么

超过一半的组织（57%）现在部署 Agent 用于多阶段工作流，16% 运行跨多个团队的跨职能流程。在 2026 年，81% 计划处理更复杂的用例。

编码引领采用。近 90% 的组织使用 AI 辅助开发，86% 部署 Agent 用于生产代码。

但影响延伸到工程之外。数据分析和报告生成（60%）和内部流程自动化（48%）是最高影响的用例之一。

也许最值得注意的是，80% 的组织报告其 AI Agent 投资已经在产生可衡量的经济回报。

实践中的样子

看到结果的组织将 Agent 视为其基础设施的核心部分，而不是实验。

Thomson Reuters 使用 Claude 驱动 CoCounsel，他们的 AI 法律平台。eSentire 将专家威胁分析从 5 小时压缩到 7 分钟。Doctolib 在整个工程团队中推出 Claude Code，功能发布速度提高 40%。L'Oreal 在对话式分析上达到 99.9% 的准确率。

前进的道路

2026 年领导者的关键问题不是是否采用 AI Agent，而是如何战略性地扩展它们。数据指向三个主要挑战：与现有系统的集成（46%）、数据访问和质量（42%）以及变革管理需求（39%）。

十分之九的领导者报告 Agent 正在改变他们团队的工作方式，员工将更多时间花在战略活动、关系建设和技能发展上。

在此阅读完整的 2026 年 AI Agent 状态报告。