如果在 2023 年我们谈论的是 AI 的“生成能力”，那么 2026 年的主题词无疑是“执行力”。

最新的市场数据显示，84% 的企业计划在 2026 年增加对 AI Agent（人工智能智能体）的投资。这一激增的数字背后，并非企业在盲目追逐下一个技术热点，而是一场关乎工作执行方式的结构性变革正在企业内部悄然发生。

不仅是预算的倾斜，更重要的是认知的升级：企业正在从单纯的“对话式 AI”转向“结果导向型 Agent”。这一转变标志着 AI 从不仅能“回答问题”，进化到了能真正“解决问题”的新阶段。

从“对话”到“行动”

过去几年，企业对 AI 的应用主要停留在 Chatbot（聊天机器人）和 Copilot（副驾驶）层面。它们擅长处理信息、生成文本或辅助编程，但本质上仍是被动的——它们等待人类指令，然后给出建议。

2026 年的 AI Agent 则代表了**“以结果为导向”**的全新逻辑。它们不再仅仅停留在信息交互层面，而是具备了完整的行动闭环能力：

• **规划（Plan）：**拆解复杂任务，制定执行步骤。
• **行动（Act）：**自主调用工具和 API 接口。
• **验证（Validate）：**检查执行结果是否符合预期。
• **恢复（Recover）：**当遇到错误时，能够自我修正或重新规划路径。

这种能力的跃迁，意味着 AI 不再只是一个聪明的“搜索引擎”，而是一个能够独立承担任务的“数字员工”。

新的“执行层”

企业级软件环境通常复杂且脆弱，核心系统（Legacy Systems）往往牵一发而动全身。AI Agent 的崛起，通过引入一个全新的**“执行层（Execution Layer）”**，巧妙地解决了这一痛点。

在这个执行层中，Agent 像胶水一样连接各个分散的系统：

• 它们规划步骤；
• 它们调用工具和 API；
• 它们验证结果；
• 它们在必要时重试或升级问题。

这一切操作都建立在不直接修改或触碰脆弱的核心系统代码的基础之上。企业无需为了通过自动化而冒着让旧系统崩溃的风险，Agent 充当了灵活的中间件，让僵化的老旧平台焕发新生。

告别脆弱的自动化

在 AI Agent 普及之前，企业自动化的主力军是 RPA（机器人流程自动化）。然而，RPA 的局限性日益凸显：它依赖于“死板的脚本”和“硬编码的工作流”。一旦界面变动或出现未预设的异常，RPA 流程就会像玻璃一样碎裂。

AI Agent 带来了本质的区别：

1. **感知上下文（Context-aware）：**Agent 理解任务的背景，而不是机械地点击坐标。
2. **自适应恢复（Adaptive recovery）：**遇到路径阻塞时，Agent 能像人一样寻找替代方案，而不是直接报错停止。
3. **动态工作流：**能够适应变化的业务环境，具备极强的生存能力。

这种从“脆弱脚本”到“反脆弱智能”的进化，让企业能够真正规模化地部署自动化，而不必担心维护成本的指数级上升。

“人机回环”与企业级治理

为什么说 2026 年是转折点？因为企业不仅看到了能力，更看到了可控性。

**1. 设计层面的“人机回环”（Human-in-the-loop）**企业深知，全自动驾驶在商业环境中尚不现实。目前的最佳实践是：Agent 负责起草、推荐和执行，但在关键的检查点（Checkpoints），必须由人类进行审批。这种设计让 AI 的落地更加安全、合规，也更容易在跨团队协作中建立信任。

2. 治理能力的成熟2026 年之所以不同，并非仅仅因为 AI 变聪明了，而是因为企业级的治理和控制（Governance and Control）终于准备好了。现代 Agent 技术栈已经补齐了最后一块短板：

• **审计轨迹（Audit trails）：**每一个决策都有据可查。
• **权限边界（Permission boundaries）：**严格限制 Agent 能做什么，不能做什么。
• **成本监控：**实时追踪 Token 和计算资源的消耗。
• **策略感知执行：**确保 Agent 的行为符合公司政策。

当 AI Agent 不再是一个“黑盒”，而是一个可审计、可管控的系统时，大规模的预算投入也就顺理成章了。

企业将预算从实验性的“试点项目”转向大规模的“生产环境”，根本动力在于 ROI（投资回报率）变得清晰可见。

不同于以往模糊的“效率提升”，AI Agent 带来的价值是可以被精确衡量的：节省的时间、降低的成本、预防的错误，以及最直观的——清晰的部署前后对比指标。

AI Agent 并不是要替换现有的系统，它们正在成为协调这些系统的智能层。随着 2026 年的到来，那些能够率先驾驭这一“执行层”的企业，将在效率和敏捷性上与竞争对手拉开代际差距。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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