人們如何使用 AI 代理

2025 年被譽為 AI 代理技術邁向主流的一年。今天我們宣佈，Perplexity 與哈佛研究人員發表了首份關於人們如何在現實世界中實際使用 AI 代理的大型研究。

我們的研究人員提出了三個基本問題：誰在採用 AI 代理？他們的使用強度如何？他們將哪些任務委託給 AI 助理？透過分析來自 Comet 和 Comet Assistant 用戶的數億條去識別化互動數據，我們揭示了關於代理採用與使用情況的基本模式。

這些研究結果挑戰了一些常見的觀點。例如，代理程式固然擅長預訂飯店或處理機械性雜務，但它們同時也擔任深入認知工作的合作夥伴。它們正在重塑我們學習、工作以及解決問題的方式。

不僅是管家，更是推理合作夥伴

關於 AI 代理的一種普遍願景是「數位禮賓」應用場景，即人類將簡單任務外包以節省時間。然而，當我們對數百萬次用戶互動進行分類時，發現 57% 的代理活動集中在認知工作上。在最常見的任務中，有 36% 被歸類為生產力與工作流程任務，另有 21% 被歸類為學習與研究。

這些任務能擴展人類的能力。一位採購專業人員利用 Comet Assistant 在與供應商合作前掃描客戶案例研究並識別相關應用案例。一位學生要求代理程式導覽課程材料並分析他們的學習內容。一位金融從業人員委託代理程式篩選股票期權並分析投資資訊。在每個案例中，代理程式皆自主處理資訊蒐集與初步綜合，為用戶提供做出最終判斷與決策所需的資訊，並在用戶要求下執行這些決策。

我們的數據所支持的「推理合作夥伴」應用場景顯示，用戶希望擴展他們處理困難事務的能力。人們使用 Comet Assistant 並非為了逃避工作，而是為了更出色地完成工作。

使用趨勢向實用性的演進

研究中最具啟發性的模式之一是用戶的旅程。您在第 1 天使用代理程式的方式，幾乎不會與您在第 100 天的使用方式相同。

新用戶通常會以低風險的查詢進行試水溫。他們詢問旅行計劃、電影推薦或一般瑣事。漸漸地，這種情況發生了轉變。我們對查詢轉換的分析顯示出一種向生產力傾斜的強烈引力。用戶可能會從詢問度假地點開始，但一旦他們開始使用代理程式除錯 Python 腳本或摘要財務報告，他們便很少回頭。生產力與工作流程類別擁有最高的留存率，而早期參與學習或研究任務的用戶更有可能成為長期活躍用戶。

這反映了個人電腦發展的早期階段。它最初常被作為食譜管理或遊戲工具銷售，但最終因試算表與文書處理軟體而變得不可或缺。AI 代理正遵循著相同的發展軌跡。

誰在使用代理程式？採用率與強度的對比

最具指標性的度量標準不在於誰採用了 AI 代理，而在於誰依賴它們。採用率與使用強度之間的差距，揭示了該技術在何處從新奇事物轉變為必需品。狹窄的差距顯示了行為上的根本改變，目前有六大核心職業驅動了 70% 的代理活動。

特定產業的影響力超乎預期。雖然數位技術人員在查詢量上自然處於領先地位（佔查詢量的 30%），但市場行銷、銷售、管理與創業等知識密集型領域展現了最高的「黏著度」。一旦這些專業人士採用了代理程式，隨著他們將助理整合至日常工作流程中，其使用強度將會超越其採用人數。

情境也很重要。用戶部署 Comet Assistant 是為了解決其產業中特定的摩擦點。金融專業人士高度專注於效率，將 47% 的查詢用於生產力任務。學生則專注於實用性，43% 的任務分配給學習與研究。在設計與飯店業中，情境式使用如何佔據主導地位顯而易見，從設計師的媒體製作工作到飯店員工的旅行規劃皆是如此。

歸根結底，數據證明了 Comet Assistant 具備高度通用性，並反映了用戶的特定需求。在教育情境中，它是一個專業的研究引擎；而在專業情境中，它則成為多用途助理。個人情境佔據了總查詢量的一半以上。

新型知識工作即是提問工作

這項研究提供了首份實證證明，顯示我們正邁向混合智能經濟。我們數據中認知任務的主導地位表明，AI 代理正在擴展人類的認知工作。隨著這些工具逐漸成熟，我們預計生產力任務的「黏著度」將會加深。

隨著 2025 年接近尾聲，我們不再質疑人們是否會使用 AI 代理。我們知道他們正在使用。現在的問題是，其餘的經濟體將以多快的速度去適應一個在智慧合作夥伴始終參與其中的情況下進行思考、學習與建構的勞動力市場。若要閱讀更多關於我們的方法論、分類標準說明與統計分析，請點擊此處查看完整研究論文。