1. 下一代智能体（AI Agents 2.0）

2024 的 Agent 还停留在“宏任务自动化”“工具调用”。
2025–2026 会出现 强规划能力 + 长程任务执行 + 自我纠错 + 多 Agent 协作 的体系。

看点：

• 自治执行复杂任务（如独立完成一个 App）
• 多 Agent 分工协作（像小团队一样）
• 具备持续状态记忆（记得上次干到哪）
• 类操作系统级 Agent Framework 爆发（如“AgentOS”）

你应该学什么：
LLM 工具调用、函数调用、RAG、工作流编排、AutoGen / LangGraph 思维模型。

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2. 低价高能的 MoE 模型全面爆发

DeepSeek MoE 证明：模型不必越大越好，MoE 可以便宜到离谱。
到 2026，这会成为主流架构。

为什么重要：

• 推理便宜（激活专家更少）
• 训练效率更高
• 高频企业会自己训练中型 MoE 模型

你该学什么：

• Sparsity / routing 概念
• MoE 训练技巧（负载均衡、路由崩溃处理）
• 轻量推理优化（TensorRT-LLM）

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3. 多模态 2.0（视频 + 动作 + 3D + 世界模型）

现在的多模态还停留在图片/语音。
未来会进入：“理解世界 + 操控世界”。

看点：

• 视频理解与视频推理
• 3D 场景建模
• 世界模型（World Model）驱动决策
• 机器人实时控制大模型（RT-X, OpenAI GR00T 等）

这方向很可能让“机器人 × 大模型”成为超级产业。

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4. 超长上下文（100M～1B tokens）+ 记忆体系

2024 已经有 100 万上下文，2025–2026 会进入：

文档永远不用切片
AI 能记住你过去一年所有对话

这会引发：

• AI 作为“个人认知副驾”成为主流
• 企业开始构建“企业大脑模型”

你应该学：
长上下文优化、RAG 生态、向量数据库、记忆结构（episodic + semantic memory）。

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5. 持续学习（Continual Learning）从研究走向落地

持续学习没突破之前，模型都是“死的”。
一旦突破，模型将变成“活的”，能不断自我更新。

看点：

• 不遗忘旧知识
• 自动吸收企业数据
• 在线更新（online learning）

这对企业价值极高，因为能让模型跟着业务演化。

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6. 端侧大模型（Edge AI）爆发

未来不是“云大模型”，而是：

手机、电脑、眼镜、IoT 全部跑自己的本地大模型

驱动因素：

• 芯片专门为 LLM 优化
• 量化技术成熟（INT4 → INT2 → Binary）
• 安全诉求（隐私计算）

应用包括：

• 本地个人助理
• 本地离线翻译/总结
• 本地智能工作流

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7. 超强推理能力模型（Reasoning LLM / System 3）

这是未来两年最值得下注的技术。

趋势：

• 模型将具备“显式推理链”
• 强数学能力、强逻辑能力
• 能进行代码级别的规划
• 通过“思考时间 + 深链推理”获得正确答案

可类比“程序在大脑里执行”。

你应该学：
CoT、ToT、RoT、verifier-model、强化学习。

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8. 多模型协作（Model Mesh + Model Orchestration）

未来企业不是用一个模型，而是很多模型组成“模型集群”。

例如：

• 一个模型负责理解图像
• 一个负责法律判断
• 一个负责代码
• 一个负责推理
• 一个做最终决策

这会形成类似“模型容器编排”（像 Kubernetes 的 MLOps 化）。

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9. 垂直行业智能体爆发（FinAI、MedAI、GovAI、LawAI）

大模型进入行业深水区。

例如：

• 金融：自动建模、风控 AI、投研助理
• 医疗：医生助理、影像读片、大型病例数据库
• 制造：智能工业 Agent
• 政务：政策检索、自动公文、政务 AI

这类应用需要：

• 行业数据
• 合规框架
• 可控大模型

这将是巨大的产业机会。

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10. AI × 软件开发 席卷整个编程行业

2025–2026 可能发生一个关键变化：

传统编程职业将被彻底重塑
AI 将成为主力开发者，人类更多做审查与架构

趋势：

• AI 自动写 90% 代码
• AI 能自己跑测试、修 Bug、重构
• AI × GitHub 完全集成
• 单个开发者产能提升 10～50 倍

它本质上是“AI-native 软件工程”。

你应该学：
AI coding tools、测试驱动开发、AI code review、AI agent 编排。

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🎯 哪些方向特别适合个人学习？

如果你是个人开发者/工程师/研究者，建议优先这 5 个：

1. Agent 技术（最赚钱）
2. RAG + 长上下文（使用最广）
3. MoE + 推理优化（需要的人才太少）
4. 多模态模型（前沿 + 空间巨大）
5. AI 编程（直接提升你的收入）

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