AI 에이전트는 다양한 산업 분야에서 이미 실무 환경에서 활발히 운영되고 있지만, 성공적인 실사용 사례를 가능하게 하는 기술적 접근 방식에 대해서는 공개적으로 알려진 정보가 거의 없다. 본 연구에서는 AI 에이전트의 실무 적용에 대한 최초의 대규모 체계적 연구를 제시한다. 총 306명의 실무자들을 대상으로 설문 조사를 실시하고, 26개 분야에서 20건의 심층 사례 연구를 인터뷰를 통해 수행하였다. 본 연구는 조직들이 에이전트를 구축하는 이유, 구축 방법, 평가 방식, 그리고 주요 개발 과제를 탐구한다. 분석 결과, 실무 환경에서 운영되는 에이전트는 일반적으로 단순하고 통제 가능한 접근 방식을 사용해 구축된다. 구체적으로, 68%의 에이전트는 인간의 개입이 필요한 시점까지 최대 10단계 이내에서 실행되며, 70%는 파라미터 조정 대신 사전 훈련된 모델에 프롬프트를 활용하고, 74%는 주로 인간 평가에 의존한다. 신뢰성은 여전히 가장 큰 개발 과제로, 에이전트의 정확성 보장과 평가가 어려운 데서 기인한다. 그럼에도 불구하고, 단순하지만 효과적인 방법들만으로도 에이전트는 다양한 산업 분야에서 실질적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 현재의 실무 현황을 체계적으로 기록하며, 연구자들이 실무 환경에서의 도전 과제를 이해할 수 있도록 하고, 성공적인 도입 사례에서 검증된 패턴을 실무자들에게 제공함으로써 연구와 실제 적용 사이의 격차를 좁히는 데 기여한다.