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企业如何在 2026 年构建 AI Agents：来自 500+ 技术领导者的调研报告

CodeCC Team
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约 4 分钟阅读
#AI-agents #企业应用 #anthropic #claude #自动化 #codecc

原文来源: How enterprises are building AI agents in 2026 - Claude.com Blog

Anthropic 对超过 500 位技术领导者进行了调研，以了解各组织如何部署 AI agents。研究表明，企业正在从”简单的任务自动化转向跨团队和业务职能的复杂多步骤工作流”。

核心发现

采用模式

  • 57% 的组织部署了多阶段工作流的 agents
  • 16% 运行跨多个团队的跨职能流程
  • 81% 计划在 2026 年解决更复杂的用例

开发应用

  • 近 90% 使用 AI 进行开发辅助
  • 86% 部署 agents 用于生产代码
  • 在以下方面报告了时间节省：
    • 规划/构思：58%
    • 代码生成：59%
    • 文档编写：59%
    • 代码审查/测试：59%

业务影响

  • 80% 报告从 AI agent 投资中获得”可衡量的经济回报”
  • 数据分析和报告：60% 采用率
  • 内部流程自动化：48% 采用率
  • 56% 计划在一年内部署研究/报告 agents

真实案例

Thomson Reuters

CoCounsel 利用 Claude 帮助律师在几分钟内访问 150 年的案例法，而不是几小时。

eSentire

将威胁分析时间从 5 小时压缩到 7 分钟，与专家评估的一致性达到 95%。

Doctolib

在几小时内替换了遗留的测试基础设施，实现了 40% 更快的功能交付速度。

L’Oréal

对 44,000 名月度用户的对话分析达到 99.9% 的准确率。

主要挑战

调研发现，企业在部署 AI agents 时面临的主要障碍包括：

  • 与现有系统集成：46%
  • 数据访问/质量：42%
  • 变革管理：39%

这些挑战表明，技术实施只是成功的一部分，组织准备和数据基础设施同样重要。

战略展望

十分之九的领导者报告称，agents 将团队转向了更具战略性的活动、关系建设和技能发展，而非例行任务。

这一趋势表明 AI agents 不仅仅是效率工具——它们正在重塑工作本身的性质，使人类团队成员能够专注于高价值、高创造力的工作。

对 2026 年的启示

调研数据描绘了一个清晰的图景：

  1. 复杂性正在增加：组织从单一任务自动化转向多步骤、跨团队的工作流
  2. 投资回报是真实的：绝大多数企业看到了可衡量的经济效益
  3. 范围正在扩大：从开发工具到业务流程，AI agents 正在渗透到企业的各个方面
  4. 挑战是可管理的：虽然存在集成和数据障碍，但它们并未阻止广泛采用

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