人们如何使用AI代理

2025年曾被视为AI代理技术走向主流的一年。今天，Perplexity与哈佛大学研究人员联合发布了首份关于人们在现实世界中如何使用AI代理的大规模研究报告。

我们的研究人员提出了三个基本问题：谁在采用AI代理？他们的使用强度如何？他们将哪些任务委派给AI助手？通过分析来自Comet和Comet Assistant用户数以亿计的匿名互动数据，我们揭示了关于代理采用和使用情况的基本模式。

研究结果挑战了一些常见的叙述。例如，代理不仅擅长预订酒店或处理琐碎杂务，还在深度认知工作中扮演着合作伙伴的角色。它们正在重塑我们学习、工作和解决问题的方式。

不仅仅是管家，更是思考伙伴

AI代理的一个热门愿景是“数字礼宾”用例，即人类通过委派简单任务来节省时间。然而，当我们对数百万次用户互动进行分类时，发现57%的代理活动集中在认知工作上。在最常见的任务中，36%被归类为生产力和工作流任务，另有21%被归类为学习和研究。

这些任务能够扩展人类的能力。一位采购专业人员使用Comet Assistant扫描客户案例研究，并在与供应商合作前确定相关的用例。一位学生要求代理浏览课程资料并分析学习内容。一位金融从业者委派代理筛选股票期权并分析投资信息。在每种情况下，代理都自主处理信息收集和初步综合，为用户提供进行最终判断和决策所需的信息，并按其要求执行这些决定。

我们的数据所支持的“思考伙伴”用例表明，用户希望扩展他们处理高难度任务的能力。人们使用Comet Assistant并非为了规避工作，而是为了更出色地完成工作。

使用趋势向实用性的演进

研究中最具启发性的模式之一是用户的成长历程。你在第1天使用代理的方式，很少会是你第100天使用它的方式。

新用户通常会以低风险查询进行尝试。他们询问旅行计划、电影推荐或一般常识。逐渐地，这种方式发生了转变。我们对查询转换的分析显示出向生产力发展的强大吸引力。用户可能会从询问度假地点开始，但一旦他们开始使用代理调试Python脚本或总结财务报告，就很少会再回头。生产力和工作流类别的留存率最高，而在早期参与学习或研究任务的用户更有可能成为长期的活跃用户。

这反映了个人电脑早期的发展历程。它最初通常作为食谱管理或游戏工具进行销售，但最终因电子表格和文字处理功能而变得不可或缺。AI代理也正遵循同样的轨迹。

谁在使用代理？采用率与强度的对比

最具说明意义的指标并非谁采用了AI代理，而是谁依赖它们。采用率与使用强度之间的差距揭示了该技术从新奇事物转变为必需品的过程。差距缩小表明了真实的各种行为变化，目前有六大核心职业驱动了70%的代理活动。

某些行业表现尤为突出。虽然数字技术人员自然处于查询量领先地位（占30%），但市场营销、销售、管理和创业等知识密集型领域展示了最高的“粘性”。一旦这些专业人员采用代理，随着他们将助手整合到日常工作流中，其使用强度就会超过采用数量。

背景同样重要。用户部署Comet Assistant是为了解决其行业特有的痛点。金融专业人士高度关注效率，将47%的查询用于生产力任务。学生则关注实用性，43%的任务用于学习和研究。在设计和酒店业，更容易看出背景特定用法的主导地位，从设计师的媒体工作到酒店员工的旅行规划，皆是如此。

最终，数据证明Comet Assistant具有高度的多功能性，并能反映用户特定的需求。在教育背景下，它是一个专门的研究引擎，而在专业背景下，它则成为一个多用途助手。个人背景占所有查询量的一半以上。

新型知识工作即提问工作

这项研究提供了我们正迈向混合智能经济的第一个实证证据。认知任务在我们数据中的主导地位表明，AI代理正在扩展人类的认知工作。随着这些工具的成熟，我们预期生产力任务的“粘性”将会加深。

随着2025年接近尾声，我们不再询问人们是否会使用AI代理。我们知道他们正在使用。现在的问题是，经济的其他部分将以多快的速度适应这样一个劳动力群体——他们总是通过一个智能伙伴在回路中进行思考、学习和构建。欲了解更多关于我们的方法论、分类法规范和统计分析的信息，请点击此处查看完整研究论文。