AI Agent作为能自主完成目标的AI工具,正在悄然改变三类工作:行政运营类(日报、数据汇总等)、内容创作类(选题、资料收集)和程序员工作(基础代码生成)。普通人无需掌握复杂技术,只需培养目标设定、结果判断和方向调整能力,将AI视为辅助工具,从执行者转变为项目负责人,从而提升工作效率。


AI Agent 能做什么?哪些工作最先被“悄悄改变”了

先说一句可能不太好听的实话。

这两年,很多人对 AI 的态度是这样的:

“我知道它很厉害,但好像跟我关系也不大。”

直到有一天你发现:

同样的活,

别人下班了,你还在加班;

别人一个人能顶以前三个人。

你再回头看,

才发现差距不是出在“能力”,

而是出在一个东西上——AI Agent。

一、先别急,AI Agent 到底是个啥?

别被名字吓到。

我们先用一句人话版定义:

AI Agent,就是一个你只要交代目标,它会自己想办法把事情做完的 AI。

你可以把它想象成什么?

👉一个不用你盯着、还能自己干活的数字同事。

不是那种——

你问一句,它回一句;

你不问,它就原地待命。

而是这种——

你说一句,它能干一整套。


二、举个你一定能懂的例子

🌰 场景 1:写一份方案

以前你用 AI:

你:帮我写个方案

AI:给你一段文字

你:再改改

AI:再给一段

来回折腾半小时

现在你用 AI Agent:

你:我要一份给老板汇报用的方案

它会自己:

你只负责点头或否定

区别在哪?

👉你从“干活的人”,变成了“验收成果的人”。


三、AI Agent 已经在改变哪些工作?不是你想的那些

很多人一提 AI,就开始担心:

“是不是要失业了?”

但真实情况是:

它先动的,往往不是“职业”,而是“工作里的某一部分”。

我们一个一个拆。


1️⃣ 行政、运营、打杂型工作(最先变化)

比如这些事:

写日报、周报

拉数据、做汇总

整理会议纪要

回答重复问题

说句实话,这些活你自己也清楚:

不难,但耗人。

AI Agent 特别适合干这个。

现在很多公司已经是:

日报自动生成

数据异常自动提示

常见问题 AI 先答

人没走,但“被消耗的时间”走了。


2️⃣ 内容相关工作,但不是“写不写”的问题

很多人看到 AI 写文章、写脚本,会慌。

但真正的变化不是:

“内容还有没有人看”

而是:

内容从“手工”,变成了“流水线”。

AI Agent 能做什么?

帮你拆选题

帮你查资料

帮你改不同平台的版本

甚至模仿你以前的风格

但有一件事它很难做到:

👉真正的个人判断、立场和经验。

所以结论很现实:

会表达的人更值钱
只会“敲字”的人,会越来越累


3️⃣ 程序员,其实是“最先适应”的那群人

很多人以为程序员会被 AI 干掉。

但现在的真实情况是:

AI Agent 写基础代码

人负责判断逻辑对不对

架构合不合理

风险有没有踩雷

一句话总结:

写代码这件事在贬值,
但“知道写什么、为什么写”在升值。


四、那普通人怎么办?一句话讲清楚

你不用马上学编程,

也不用搞清楚所有技术名词。

你只需要先意识到一件事:

未来很多工作,不是你亲手做完的,
而是你“指挥 AI 做完的”。

这意味着什么?

你需要慢慢具备三种能力:

会说清楚目标

会判断结果好不好

会调整方向,而不是亲自下场

这其实更像是——

从执行者,变成“项目负责人”。


五、冷静一点:AI Agent 也不是万能的

这里必须说点实在话,别神话。

AI Agent 有几个明显问题:

会“胡说八道”(一本正经地编)

对模糊目标很容易跑偏

数据安全、隐私要特别注意

所以它更适合:

👉 辅助

👉 提效

👉 放大你的能力

而不是:

完全替你思考人生。


六、写在最后:你现在的感觉,很正常

如果你现在的状态是:

有点好奇

有点迷茫

又隐隐觉得:

“再不接触,好像真要被落下了”

那我可以很肯定地告诉你:

你不是焦虑,你只是开始觉察变化了。

你开始意识到:

工作方式正在变,但很多人还没来得及适应。

AI Agent 并不是要替你做决定,

也不是逼你去学一堆技术名词,

它真正的价值,是帮你把精力从重复劳动里解放出来。

慢慢来就好。

不用一步到位,

也不用给自己制造压力。

当你开始尝试把 AI 当成工具、当成助手,

而不是“威胁”或者“神话”,

你会发现:

变化这件事,其实没有那么可怕。

真正重要的,从来不是 AI 能做什么,

而是——

你能不能把它用在自己的生活和工作里。

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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。

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第一阶段(10天):初阶应用

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  • 大模型 AI 能干什么?
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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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