在能力的提升、生态的健全、资源的投入影响下，各行各业正在尝试把智能体真正的用起来。根据麦肯锡2025年全球调研显示，约62%的受访组织已在部分业务中尝试智能体（23%为至少一个场景的规模化部署，39%为试验性应用）；但从业务职能的具体采用数据来看，产业对智能体的应用还处于早期阶段：根据该调查，对于智能体应用最多的职能依次是IT、知识管理、营销和服务，以应用最多的IT为例，仅有2%和8%的受访企业IT部门全面规模化（Fully Scaled）和规模化（Scaling）的应用智能体，以及6%和7%的企业IT部门试点(Piloting)和试验(Experimenting)的应用。
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针对这些记忆缺陷，智能体工程通常采取以下手段进行增强：构建外部记忆库将用户偏好、业务知识、历史交互等存储在数据库中，智能体在需要时通过检索机制按需提取相关信息，应对长期记忆缺陷；对过长的上下文进行摘要和压缩，保留核心信息，释放Token空间，来应对信息过载导致的短期记忆遗忘。