2025年的喧闹已经过去，我们把那一年称为AI的“元年”，一场全民的好奇心实验。但喧嚣总会沉淀。进入2026年，我清晰地感觉到，风向变了——故事的主角，将从炫技的对话框，转向那些“隐身”在业务深处的智能体（Agent）。

真正的爆发，不在台前，而在幕后。这背后，是九个正在成型的趋势，也是我们必须跨过的九道坎。

一、 从“尝鲜”到“必需”：十倍效率的奇点已过

最根本的转折点，是模型能力已经跨过了那条“可用”的临界线。文本、图像、视频……过去那些“不可能”的事，如今都有了清晰的解法。我自己感受最深的变化是，找我聊AI的企业，心态彻底变了。

去年，大家还像走进新游乐场的孩子，只想“试试那个旋转木马”（做个Demo看看）。今年，坐进会议室，我听到的全是未来三到五年的作战地图。他们不再问“AI能做什么”，而是问“如何用AI重构我的核心业务”。

这意味着，能将生产力提升十倍、几十倍的工具和场景，将不再是个别先锋的玩具，而会成为行业标配的“水电煤”。

二、 Agent从“前台客服”走向“后台管家”

未来的Agent，不会总在你眼前晃悠。它的最高境界，是让你感觉不到它的存在，却能帮你把事都办了。

想象一下：你在业务系统里轻轻点下“确认”，背后，一个Agent已经开始无声地协调数据、调用接口、处理流程。等你端起咖啡，手机通知亮起：“您提交的XX项目审批已完成，请查收。”——任务已闭环。

更具体的场景是“客户洞察Agent”。它可以在每个深夜，安静地扫过所有客户沟通记录，分析情绪、提炼需求、发现风险。次日清晨，销售打开工作台，看到的不是杂乱的历史聊天，而是一份清晰的“今日行动清单”：客户A对价格敏感，可跟进折扣方案；客户B提及竞品，需准备对比资料……

Agent，正在从需要你提问的“助理”，变成主动帮你规划的“合伙人”。

三、 倒逼一场“为AI而生”的系统革命

当Agent要深度融入业务，一个前所未有的需求就出现了：我们用了二十年的ERP、CRM、OA系统，可能都需要“动手术”。

过去的系统是为“人”设计的，菜单、按钮、表单，一切都符合人类的操作逻辑。但未来的系统，必须同时服务于“人”和“AI”。这要求我们把业务功能拆解成一个个标准的、可被AI直接调用的“工具”或“服务”。

对于很多企业而言，在老旧的“古董系统”上缝缝补补，试图接入AI，其难度和成本，可能远高于直接打造一套“AI原生”的新系统。这看似激进，实则可能是更经济的选择。

于是，一个看似拥挤到红海的企业软件赛道，因为Agent的到来，被撕开了一道全新的口子。下一代SaaS的机会，绝不是“给旧系统加个AI聊天框”，而是彻底“为AI重构一次”。

四、 规模化：从“玩具”到“工具”的惊险一跃

做个Agent给几个同事玩玩，一点也不难。但要让成百上千的员工稳定使用，或直接交给海量客户，完全是另一回事。这里横亘着Agent落地的“最后一公里”，也是风险最高的一段路。

首先是“幻觉”问题。在内部测试时说错话可以一笑了之，但在生产环境中，一个面向客户的销售Agent若信口开河、过度承诺，带来的将是品牌声誉的实质损害。其次是安全与隐私。Agent会不会泄露不该说的商业机密？会不会在对话中触碰法律红线？

如果这些问题没有扎实的解决方案，Agent带来的就不是效率，而是难以估量的“负价值”。因此，真正的挑战不是做出一个能跑的Agent，而是打造一个在生产环境中能长期稳定、守规矩、不出错的“可靠员工”。

五、 “写代码”这件事，将被重新定义

一个预测是：到2026年底，一个积极拥抱变化的组织里，至少60%-70%的代码将由AI生成。对于那些行动更快的团队，这个比例甚至可以超过95%。

这个判断源于我自身的一个深刻体会：AI用得越深，你越会觉得，它真正的聪明之处，在于理解你的“意图”。我们的角色，正在从“码农”转向“架构师”和“决策者”。

未来，人类工程师最宝贵的时间，将花在更前端：把复杂问题想透彻、将产品方案设计完美、做出关键的技术决策。一旦这些思维工作完成，将蓝图交给AI去生成代码，会是水到渠成的事。

如果一个组织到那时，绝大多数代码仍完全依赖于人工逐行编写，或许我们需要反思的，不是员工的勤奋，而是整个组织在技术进化浪潮中的掉队风险。

六、 文本模型的“平台期”与多媒体的“突破年”

对于2026年的纯文本大模型，我的态度相对保守，它可能进入一个能力精进但无颠覆性突破的平台期。然而，对于图像、视频等生成式AI，我则非常乐观。

过去，我很少建议企业贸然部署AI生图应用，核心原因就一个：生成结果不可控，无法满足商业级稳定性要求。但从去年底开始，风向已然转变。今年，我确信我们将看到更成熟、更可靠的图像与视频生成模型出现。这将打开品牌营销、内容创作、产品设计等无数场景的落地大门，成为企业AI应用爆发的又一个加速器。

七、 组织文化：从“选修课”到“人机协作素养”

拥抱AI，正在从技术部门的“选修课”，变成全员必备的“核心素养”。这无关岗位，无论是财务分析报告、运营数据整理，还是管理者撰写战略纪要，如果还在完全依赖手动，可能意味着效率的短板。

未来想在AI竞争中占据优势的企业，一个必要前提是：从CEO到一线员工，每个人都亲身使用、真正认可AI的价值。一个简单的衡量标准或许是“用起来的深度”。如果一个人日均使用大模型的Token量（可粗略理解为交互量）仅为一两千，那很可能还未入门。以我自己为例，日均Token消耗量可达数千万级别——这并非炫技，而是在高强度工作中，它已如呼吸般自然。

八、 沉淀“行业暗知识”：比挑选模型更重要

很多企业落地Agent卡住的第一步，往往不是技术，而是“知识”。更直白地说，是你有没有把公司里那些顶尖专家的“看家本领”，清晰地提炼出来。

在一个具体业务场景中，销冠是如何判断客户意向的？资深客服主管是如何化解投诉危机的？我们要做的，是把这些存储在优秀员工大脑中的、未被文档化的“暗知识”和决策逻辑，通过大量的访谈、观察与梳理，沉淀成结构化的流程、案例与规则。

这步“知识萃取”的工作，枯燥却至关重要。一旦完成，AI落地的速度将不是线性增长，而是几倍甚至几十倍的跃升。现在，已有一些工具（如国外的Scribe）在帮助企业自动化这个过程，这本身就是一门巨大的生意。

九、 组织形态的进化：“特种兵”小团队时代

当AI将个人的生产力武器升级到一个全新维度时，臃肿的组织架构就显得格格不入了。未来，更理想的组织形态可能不再是层层汇报的庞大纵队，而是一个个高度自主、装备精良的“特种兵”小团队。

三四个人，借助顶尖的AI工具，就能高效负责一整条产品线或业务模块。他们可以快速决策、快速试错，甚至实现“一日三迭代”。组织的竞争力，将不再取决于人员的规模，而取决于团队与先进工具融合的深度与敏捷度。

结语

总而言之，2026年不会是又一个喧嚣的“元年”，而将是AI应用，特别是Agent，静水深流、全面渗透的关键一年。这条路，每个企业的起点和节奏可以不同，但方向已然清晰：原地观望，可能是这个时代最大的风险。

我们必须卷起袖子，亲自下场，去趟过那充满挑战却也充满机遇的“最后一公里”。因为未来不属于谈论AI的人，而属于那些让AI在业务深处无声运转、创造真实价值的人。

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