تعمل الوكالات الذكية الاصطناعية (AI agents) فعليًا في البيئات الإنتاجية عبر قطاعات متنوعة، ومع ذلك تظل معلومات قليلة متاحة للعامة حول الأساليب التقنية التي تُمكّن من نجاح عمليات النشر الفعلية. نقدم أول دراسة موسعة ونظامية للوكالات الذكية الاصطناعية في البيئات الإنتاجية، حيث قمنا بمسح 306 ممارسين، ونفذنا 20 دراسة حالة متعمقة من خلال مقابلات في 26 مجالًا مختلفًا. ونستكشف أسباب بناء المؤسسات لهذه الوكالات، وكيفية بنائها، وكيفية تقييمها، بالإضافة إلى تحديد أبرز التحديات في عملية التطوير. ونجد أن الوكالات المستخدمة في البيئات الإنتاجية تُبنى غالبًا باستخدام أساليب بسيطة وقابلة للتحكم: حيث تُنفّذ 68% منها على الأكثر 10 خطوات قبل الحاجة إلى تدخل بشري، و70% تعتمد على التحفيز (prompting) لنموذج جاهز دون تعديل أوزان النموذج، و74% تعتمد بشكل رئيسي على التقييم البشري. تظل الموثوقية التحدي الأبرز في عملية التطوير، ناتجة عن الصعوبات المرتبطة بضمان صحة الوكالة وتقييمها. وعلى الرغم من هذه التحديات، فإن الأساليب البسيطة ولكن الفعالة تُمكّن بالفعل من تحقيق أثر ملموس للوكالات الذكية الاصطناعية عبر قطاعات متنوعة. توثّق دراستنا الحالة الراهنة للتطبيق العملي، وتعمل على سد الفجوة بين الأبحاث الأكاديمية والنشر الفعلي من خلال توفير رؤية واضحة للباحثين حول التحديات الواقعية في البيئة الإنتاجية، وفي الوقت نفسه تقدّم للممارسين أنماطًا مثبتة النجاح من عمليات النشر الناجحة.