AI代理正在多个行业领域中实际投入生产应用，然而目前公开信息中关于支撑其成功落地的技术路径仍知之甚少。本文首次开展了一项大规模、系统性的生产环境AI代理研究，通过调查306名从业者，并在26个不同领域中进行20个深入的案例访谈，全面探讨了组织构建AI代理的动因、实现方式、评估方法以及主要开发挑战。研究发现，生产环境中部署的AI代理通常采用简单且可控的技术路径：68%的代理在执行最多10个步骤后即需人工介入，70%依赖现成模型的提示（prompting）技术，而非对模型权重进行微调，74%主要依靠人工评估来判断性能。可靠性仍是当前最突出的开发挑战，其根源在于确保和评估代理行为正确性的困难。尽管面临这些挑战，简单但高效的方法已使AI代理在多个行业中产生了实际影响。本研究系统记录了当前AI代理在生产环境中的实践现状，弥合了研究与实际部署之间的鸿沟，既为研究者提供了对真实生产挑战的深入洞察，也为从业者总结并提供了来自成功部署实践的可复用模式。