Anthropic 数据：AI Agent 近半调用集中在软件工程，这 16 个垂域仍是蓝海

作者：Garry's List

编译：深潮 TechFlow

深潮导读：Anthropic 最新发布了迄今最全面的 AI Agent 真实使用研究，核心数据是：软件工程占据近 50% 的 Agent 工具调用量，而医疗、法律、教育等 16 个垂直领域加起来还不到剩余的一半，每个领域份额均低于 5%。

这不是市场饱和的信号，而是 300 个垂直 AI 独角兽的地图——更有价值的是文章引用的一个反直觉发现：模型已经能独立工作近 5 小时，但用户实际只让它工作 42 分钟，这个"信任赤字"本身就是下一个产品机会。

全文如下：

软件工程占所有 AI Agent 工具调用量的近 50%。医疗、法律、金融等 16 个垂直领域几乎未被触及，每个领域均低于 5%。这意味着有 300 个垂直 AI 独角兽等待被建造出来。

如果我今天要创业，我会盯着上面那张柱状图的红色区域，直到我看见自己的未来。

Box 创始人 Aaron Levie 表示：

这张图很好地提醒了我们，AI Agent 领域现在有多大的机会。

水平方向当然会有大量 Agent 机会，但同样有很多工作流需要深厚的领域专业知识，才能真正帮助用户自动化其所在垂直领域的独特流程。

模板是：构建接入专有数据的 Agent 软件，以有效衔接用户与 Agent 协作的方式处理工作流，同时具备深度领域专属的上下文工程能力，以及推动客户侧变更管理的能力。

目前许多领域仍存在巨大空白。

软件工程占据了所有 AI Agent 活动的半壁江山。另一半分散在 16 个垂直领域，没有一个超过 9%。医疗占 1%，法律占 0.9%，教育占 1.8%。这些不是饱和市场，而是几乎还不存在的市场。

Anthropic 刚刚发布了迄今最全面的 AI Agent 真实使用研究。核心发现是：软件工程占其 API 上 49.7%的 Agent 工具调用量。被埋在后面的核心结论是：其他一切都是蓝海。

部署滞后

有一个数据应该让创业者兴奋不已：模型的能力已经远超用户愿意信任它的边界。

METR 的能力评估显示，Claude 可以解决需要人类近五小时才能完成的任务。但在实际使用中，第 99.9 百分位的会话时长只有约 42 分钟。这个差距——AI 能做什么与我们允许它做什么之间的差距——是一个巨大的机会。

图：Claude Code 训练的最长时长在三个月内几乎翻了一番。这不仅提升了能力，也增强了信任。

来源：x.com

从 2025 年 10 月到 2026 年 1 月，第 99.9 百分位的单次会话时长几乎翻了一倍，从不足 25 分钟增长至超过 45 分钟。增长在各个模型版本间都很平稳。这不只是模型变得更强了，而是用户一次次地在使用中学习，逐渐延伸着对 Agent 的信任。

"从 8 月到 12 月，Claude Code 在内部用户最具挑战性任务上的成功率翻了一倍，与此同时，每次会话的人工干预次数从 5.4 次减少到 3.3 次。"

能力已经在那里，部署还没跟上。这不是问题，而是产品机会。

信任是如何演化的

新用户中有 20%会自动批准 Claude Code 的操作。到 750 次会话时，超过 40%的会话完全在自动批准模式下运行。但有一个反直觉的发现：有经验的用户反而会更多地进行干预，而不是更少。新用户会在 5%的轮次中进行干预，老用户则是 9%。

图：信任是一种会不断积累的技能。新用户会自动批准 20% 的会话。到 750 次会话时，这一比例会超过 40%。

图片：Anthropic

来源： x.com

这并不矛盾，而是监督策略的转变。初学者在操作发生前逐步审批，老用户则是先授权、在出问题时再介入——他们已经从预先审批转向了主动监控。

以下是一个在安全层面值得关注的发现：在复杂任务上，Claude Code 主动请求澄清的频率超过人类主动干预频率的两倍。Agent 会暂停确认，而不是一路冲到底。这是特性，不是缺陷。

"这项研究的核心启示是：Agent 在实践中行使的自主权，是由模型、用户和产品共同构建的。Claude 在不确定时会暂停提问，以此限制自身的独立性。用户在与模型协作的过程中建立信任，并相应地调整自己的监督策略。"

Levie 的垂直 AI 打法

Aaron Levie 指出了等待被解锁的巨大财富与价值：构建接入专有数据的 Agent 软件，让它真正解决真实的人和问题，把上下文塞满以最大化智能输出，以及——这是大多数创业者忽略的部分——推动客户侧的变更管理。

最后这一点正是垂直 AI 如此难以被复制的原因。任何人都能搭一个 API 封装，但很少有人能真正驾驭医疗账单、法律发现或建筑许可证审批中特有的工作流、监管约束和组织阻力。

SaaS 在过去几十年里每十年增长十倍。过去 20 年超过 40%的风险投资资金流向了 SaaS 公司。这个行业诞生了 170 多只 SaaS 独角兽。逻辑很简单：这些独角兽中的每一只，都有一个垂直 AI 版本在等待出现。而 AI 版本可能会大十倍，因为它取代的不只是软件，还有操作人员。

共同构建的本质

Anthropic 的核心发现值得任何参与 AI 政策制定的人认真关注。自主权不是模型的固有属性，而是由模型、用户和产品共同构建的。部署前的评估无法捕捉这一点，你必须在真实使用中去衡量。

Anthropic 官方表示：

软件工程约占我们 API 上 Agent 工具调用量的 50%，但我们也看到其他行业正在涌现。随着风险与自主权的边界持续扩展，部署后的监控变得至关重要。我们鼓励其他模型开发者扩展这项研究。

安全层面的数字令人放心：73%的工具调用有人类在回路中参与，只有 0.8%的操作是不可逆的。最高风险的部署场景——如 API 密钥泄露或自主加密交易——大多是安全评估，而非真实生产环境。

"规定具体交互模式的监管要求——例如要求人类批准每一个操作——只会制造摩擦，而不一定带来安全收益。"

强制要求"批准每一个操作"的政策，会杀死生产力收益，却不会增加安全性。更好的目标是确保人类能够监控和介入，而不是规定具体的审批工作流。

独角兽藏在哪里

地图已经画好。软件工程已经有人在做了。医疗、法律、金融、教育、客服、物流——16 个垂直领域，每个市场份额均为个位数——都在等待有人把领域专业知识真正嵌入 Agent。

此前诞生了 300 只 SaaS 独角兽，接下来 300 只垂直 AI 独角兽即将出现。那些选定垂直领域、把领域专业知识嵌入 Agent、并想明白如何驱动变更管理的创始人，将拥有下一个十年的企业软件市场。

模型已经能工作五小时，用户只让它工作 42 分钟。这就是信号：我们仍然处于极早期，还有大量东西可以建造，而且在无数个还没有见过哪怕一分钟智能发挥作用的地方。