首次大規模實地研究人們在現實中如何使用 AI 代理。 炒作說 2025 年是代理 AI 的年份。但對於現實世界中代理採用的系統性行為證據幾乎不存在，直到現在。 來自哈佛大學和 Perplexity 的研究人員分析了數億次匿名用戶與 Comet 的互動，Comet 是 Perplexity 的一款集成代理的 AI 驅動瀏覽器。他們研究了三個基本問題：誰採用 AI 代理？他們使用的強度如何？以及用於什麼？ 這些模式揭示了一個明顯的採用差距。 早期採用者驅動了不成比例的使用。第一批訪問群體的用戶（7 月 9 日）採用代理的可能性是一般可用用戶的兩倍，並且進行的代理查詢是一般可用用戶的九倍。GA 之後的時期佔代理採用者的 60%，但僅佔代理查詢的 50%。 國家層級的分析顯示出強烈的相關性。每人代理採用與人均 GDP（r = 0.85）和平均教育年限（r = 0.75）相關。"相對經濟發展和教育程度較高的國家往往更傾向於採用和使用代理。" 按職業劃分，數位科技工作者佔主導地位：28% 的採用者和 30% 的所有代理查詢。學術界、金融、行銷和創業緊隨其後。這些知識密集型行業共同佔總採用者和查詢的 70% 以上。行銷工作者相對於其用戶基礎顯示出最高的使用強度（AUR = 1.46），其次是創業（1.38）和學生（1.26）。 人們實際上在用代理做什麼？ 生產力和學習共同佔所有代理查詢的 57%。前兩個子主題，課程（13%）和商品購物（9%），佔 22%。90 個識別任務中的前 10 名佔所有查詢的 55%。 最常見的單一任務是？ 課程的運動輔助佔 9.4%，其次是總結研究信息（6.7%）和創建/編輯文檔（6.6%）。 使用情境分解為 55% 個人、30% 專業和 16% 教育。對於專業使用，80% 的查詢與生產力和職業相關。教育使用則以學習佔主導地位，達到 89%。 頂級環境揭示了代理實際運作的地方：Google Docs（12%）、電子郵件服務（11%）、LinkedIn（9%）、YouTube（7%）和 Amazon（3%）。環境集中度變化劇烈：LinkedIn 佔專業網絡查詢的 93%，而帳戶管理查詢分佈在許多網站上，前五名僅涵蓋 28%。 使用案例顯示出強烈的黏性。進行連續查詢的用戶往往會停留在同一主題內。當他們轉換時，他們最有可能轉向生產力、學習或媒體主題。隨著時間的推移，查詢份額從旅行和媒體轉向更具認知導向的類別，如生產力、學習和職業。 這是理解現實世界 AI 代理採用的第一個實證基準。數據揭示了一個明確的模式：富裕、受過教育的國家的知識工作者在代理使用上領先，特定職業如行銷、創業和數位科技在採用強度上領先。 ...