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发布日期：2025-12-17 07:06    点击次数：169

2026年，AI将从「会讲话的搜索框」改革为「自主责任的数字团队」，平凡东说念主濒临的不再是简便的对话技巧开yun体育网，而是怎样高效改革AI代理的才气挑战。本文将揭示代理元年的三大中枢变化，判辨必备的跨模态教化与土产货部署才气，并提供一套12个月的实战升级道路，助你从AI使用者转型为AI指挥官。

如若说 2023–2024 是「全民学会跟 ChatGPT 聊天」的两年，那 2026 很可能即是一句话——只会聊天的东说念主，驱动被系统性边际化了。

这一年，AI 正在从「会讲话的搜索框」，偷偷进化成「一通盘数字团队」：能我方计较、我方调用具、我方跑经由，致使我方复盘。 而对平凡东说念主来说，真实决定你还能不成混下去的，不再是“教导词写得多花哨”，而是：你有莫得才气把一群 AI 代理排成一条「会我方干活」的责任流。

这篇著作，我想作念三件事：

先讲明晰：2026 这个「代理元年」到底变在哪儿。再拆伙：平凡东说念主要补哪些才气，才不会被甩出牌桌。终末给一条施行可扩充的 12 个月道路，你不错对照着，一步步把我方从「会用 AI」升级成「会改革 AI」的东说念主。

过程中提到的用具，我都会给放洋外常见版块 + 中国大陆能用的同类用具，你不错选我方环境适配的那一套。

01 聊天机器东说念主期间，确切要竣事了

回头看 2023–2024，那是典型的「AI 蜜月期」：大家千里迷于跟 ChatGPT、Claude 聊天，写案牍、改简历、翻译、写 PPT，用具自己比责任后果更让东说念主欢快。

但 2026 的趋势很线路：企业不想再养一堆「会聊天」的模子，它们要的是能我方干活的数字共事。

所谓 Agent（代理），中枢有三件事：会推理（Reasoning）、会计较（Planning）、会扩充（Execution）。换句话说，它不仅仅「回答你」，而是能接一个策动，比如「把这个月通盘客户投诉按严重进度分级，然青年景一份追想诠释发给运营群」，然后我方去：

读邮箱、读工单系统抽取关键信息、打标签写诠释、发音尘、建任务

这即是从 LLM（大型语言模子）到 LAM（大型举止模子）的跃迁。

对你来说，变化畸形粗暴：

写教导词不再是稀缺妙技，因为像 DSPy 这类框架，依然能让模子我方「调教」教导词；真实稀缺的是：你能不成把公司的一条业务链拆成一个个节点，让一群 AI 代理和几个东说念主类扮装协同跑起来。

简便调皮讲一句： 2024 年是“谁跟 AI 聊得好谁占低廉”；2026 年驱动，是“谁能给 AI 排活、定经由，谁才有议价权”。

02 多模态默许化：你给 AI 的不再仅仅字

还有一个改变，许多东说念主没真实知道到：2026 年的 AI，不再是「只吃翰墨」的语言模子，而是默许多模态。

施行里的交互更像这么：

维修工程师戴着 AR 眼镜，对着缔造拍一圈视频，说一句「这个位置老是异响，你帮我查一下可能的问题」。运营把一堆后台截图、Excel 报表丢给 AI，再录一段语音：「帮我看下这个投放这成全底那里出了问题，给一个能给雇主讲的版块。」法务胜利拖入十几份合同 PDF，让 AI 从里边捞出通盘「补偿条件」「排他条件」，作念成一个对比表。

也即是说，异日你给 AI 的「教导」，会酿成一个夹杂包：截图 + 文档 + 数据 + 语音，再加少量翰墨阐发。能不成把这些模态组合好、高低文讲明晰，胜利决定 AI 给不出靠谱后果。

这即是所谓的 Cross-modal Literacy（跨模态教化）： 你不再是「写一句话给 AI」，而是谋齐整整份高低文包给 AI。

国内可用的多模态进口，其实依然一大堆了：

通用对话：Kimi、通义千问、智谱清言、DeepSeek、豆包带文档/常识库才气的企业版：通义千问企业版、百度文心一言企业版、智谱 GLM 独到部署多模态链接：飞书文档 + AI、钉钉文档 + 智能助手、小红书 / 视频号的智能编著助手

要点不是「哪个更强」，而是：你习不习气把问题和素材酿成“多模态高低文”，丢给它们。

03 主权 AI：土产货跑模子这件事，会酿成基础才气

还有一个很施行的问题：全靠云霄大模子，成本和秘籍都是雷区。

成本：团队里每个东说念主都开 3–5 个付费模子，一个月烧掉几千上万很平时；秘籍：许多触及客户、财务、东说念主事的数据，你压根不敢往外网模子里扔。

2026 年一个很笃定的趋势，即是 Sovereign AI（主权 AI）+ 土产货推理： 简便联接，即是「能我方掌持、我方部署、我方关掉」的一套模子才气。

国际常见的是：

Ollama、LM Studio：在个东说念主电脑上顾问和运行开源模子（Llama、Mistral、DeepSeek 等）AnythingLLM、GPT4All：土产货 RAG / 常识库问答

国内其实也依然升空了：

模子侧：DeepSeek 各式土产货版、智谱 GLM-Edge、通义千问·土产货部署版、百度千帆大模子独到化决策平台侧：Dify（国产开源 Agent/RAG 平台）、通义 AppBuilder、百度 AppBuilder、字节 Coze 企业版，都赞成在企业内网接独到模子

对平凡东说念主来说，门槛不是「我方历练模子」，而是很施行的三件小事：

第一，看得懂一台电脑的 AI 才气：CPU、内存先不说，至少要分得清 GPU / NPU、显存大要几许，知说念「8G 显存不错跑小模子，24G 才能跑大点的东西」。

第二，会按教程部署一两个土产货模子：比如用 Dify 或 AnythingLLM 拉起一个带网页界面的土产货问答助手，特意吃你我方的 PDF / Word / 笔记。

第三，知说念什么东西不该往云上的大模子里扔：客户名单、东说念主事府上、未发布的业务数据，一律土产货处理，用土产货模子提要、检索。

这是 2026 年很施行的一条分界线：只会云霄对话的东说念主，朝夕被 IT 和法务拦住；能顾问土产货模子的东说念主，会酿成团队里少有的“安全出口”。

04 结构化对话：从“跟 AI 聊天”到“给 AI 写剧本”

说完大环境，咱们驱动落地到第一块中枢才气：结构化交互。

一句话追想： 毛糙聊一聊，依然撑不起一个完好业务经由了； 你要学会的是——用一种「类编程」的方式，跟 AI 讲话。

最典型的两个火器，一个是 XML / JSON，另一个是伪代码（Pseudo-code）。

用 XML / JSON 给 AI 画清规模

当然语言最大的 bug 是「暗昧」。你合计讲明晰了，模子只怕懂；你让它输出成表格，它过瞬息就驱动跑题。

解决想法，即是用标签把高低文、任务、敛迹、输出，这四件事分开写。比如你要它作念合规审查，不错这么写（国内用 DeepSeek、通义千问、智谱清言、Kimi 都能吃得懂）：

<role>你是又名资深的数据合规专员，熟习GDPR和中国个东说念主信息保护法。</role>

<task>请逐条分析输入的客户反映内容，判断是否存在个东说念主明锐信息闪现风险。</task>

<constraints>1. 不得修改原文，只可作念标记和阐发。

2. 如若不笃定，标为“需东说念主工复核”，不要乱猜。

3. 输出时必须用JSON数组，每一项对应一札记载。</constraints>

<output_example>[{“id”: 1,”risk_level”: “高/中/低”,”reason”: “简要阐发原因”}]</output_example>

你会发现，只须你肯花这点力气，模子的瞎掰八说念、边幅乱飞、漏字段，会一下子少许多。 这即是从「聊天」到「写剧本」的第一次朝上。

同理，JSON 亦然同样的道理：你想它输出成什么结构，先把样例 JSON 给它看一眼，远比「帮我写个诠释」靠谱得多。

用伪代码，让 AI 按你的逻辑走

第二个小技巧叫伪代码。 你无谓真学 Python，但要学会用「步调员脑子」拆我方的任务。

比如你想让 AI 帮你处理客户邮件，你不错不说「帮我分类」，而是写成这么：

伪代码：

FOR 每一封新邮件：

IF 主题或正文包含“退款”“投诉”，则标记为「高优先级」，分类为「售后问题」；

ELSE IF 包含“合作”“商务”，分类为「BD印迹」；

ELSE 分类为「其他盘问」。 对每一类邮件，生成一段 2～3 句的东说念主性化修草拟稿。

你会发现，一朝你用这种「IF / ELSE / FOR」的边幅跟模子讲话，它的进展会比你一句暗昧的当然语言好许多。

这亦然为什么我一直强调：异日的“非时间东说念主”，不需要会写长代码，但一定要会用「代码式想维」跟 AI 说东说念主话。

05 COSTAR / DEPTH：给 AI 和我方一套巩固想考模板

光靠 XML / 伪代码，还不够。 你需要一套「我方也能记取、AI 也能扩充」的通用框架。

相比好上手的有两个：COSTAR 和 DEPTH。

COSTAR 不错联接成「把任务阐发晰」的清单： 先讲 Context（布景），再讲 Objective（策动），再设定 Style / Tone（作风和口吻），阐发 Audience（受众是谁），终末把 Response（输出体式）钉死。

举个简便例子，你要写一篇给雇主看的复盘：

布景：这个式样作念了多久、目标是什么；策动：此次复盘要帮雇主看到哪些中枢信息；作风口吻：严谨少量、数据感重少量；受众：雇主只看 5 分钟，是以不成太散；输出：但愿是一页 PPT 概要 + 三条论断。

你不错胜利写在教导里，让 AI 也按照这个法律解说来想。用真切，你我方对任务的拆解才气也会上去，你的脑子会被倒逼变得更结构化。

DEPTH 则更像是「给代理系统用的」：先 Decompose（拆解）、再 Evaluate（评估策动）、再 Plan（选用具）、再 Test（小限度考证）、终末 Handle（出错奈何办）。 你在联想责任流的时候，把这几个武艺写在 System Prompt 里，AI 代同意按这个节拍走，出错会少许多。

这里的要点不在于「背框架」，而在于：你驱动习气用模板化的方式跟 AI 交代责任，而不是临时起意毛糙问一句。

06 无代码编排：把 AI 酿成一条自动跑的活水线

有了结构化交互，下一步即是：把这些调用，串成一条自动化活水线。

这块许多东说念主卡在「我不会写代码」。 但 2026 年，对非时间东说念主其实依然越过友好了——靠一堆拖拖拽拽的用具，你就能作念出已往要仰仗工程师的东西。

n8n / Dify / Coze / AppBuilder：你手里的“可视化中台”

国际大家常提的是 n8n（自建责任流自动化），内容是一个「乐高式经由引擎」。 你不错把它类比成：飞书自动化 + 钉钉宜搭 + Zapier + 一个内置 AI 节点 的夹杂体。

在中国大陆，你有这些遴选：

自建型：n8n、Node-RED、Dify 自部署版（开源，跑在我方职业器）云霄 / 平台型： 阿里：通义 AppBuilder、阿里云集成编排 百度：文心一言 + AppBuilder / 千帆责任流 字节：Coze（扣子）+ 字节火山引擎责任流 协同平台：飞书自动化 / 集成平台、钉钉宜搭、企业微信 + 各式机器东说念主

一个典型的运营自动化，不错长这么：

触发：企微 / 飞书 客户加你好友，或成交后填写表单；第一步：AI 代理（DeepSeek / 通义千问）根据客户府上和聊天记载，给这个东说念主打标签（地域、预算、需求分类）；第二步：写一条个性化宽饶语和一条「三天后怜惜」案牍；第三步：把标签写进 CRM（比如纷享销客、Salesforce 中国版），把宽饶语发给对应的销售，或者胜利通过机器东说念主发出去；第四步：每周自动汇总本周新增客户画像，发一份简报给运营司理。

你需要作念的，即是在 n8n / Dify / Coze 责任流里，把这些武艺画出来、连起来、测一遍。 中间如若需要复杂少量的数据处理，再插一个 Python Code 节点，写 5 行代码顾问就行。

Flowise / Dify / 文心常识库：给每个团队配一个「懂行」的机器东说念主

另一个标的，是把 RAG / 常识库问答作念成居品，酿成一个「会讲话的里面 FAQ」。

国际许多东说念主用 Flowise（一个基于 LangChain 的可视化构建器）。 在国内，你不错胜利上：

Dify 的「常识库 + 旁边」才气百度 AppBuilder + 文档库通义 Qwen + 企业常识库Coze + 自界说常识库（上传 PDF / 文档）飞书常识库 + 飞书 AI 助手

你不错很缩短作念出这么的东西：

HR 小助手：吃掉公司职工手册、种种轨制，帮大家解答「请假奈何走」「报销名额几许」「年终奖奈何算」。法务合同助手：吃掉一类圭臬合同模板和以往改进版块，让销售能先作念一轮自助审查，把昭彰不行的条件先标出来。客服常识库助手：吃掉历史 FAQ 和工单，让一线客服只需要处理复杂情况。

这类用具的中枢，不在于「多炫酷」，而在于一个词——可复用责任流。 你配好一次，通盘团队的东说念主都能用；你再略略调一下权限禁止，它也不错酿成你卖给其他公司的一个居品。

07 个东说念主 RAG 和“第二大脑”：AI 要吃你的笔记，才确切是你的

再往下一层，即是你我方的常识顾问。

信息爆炸的年代，记性好依然没用，检索才气才是关键才气。RAG（检索增强生成）内容上即是在问： 怎样让 AI 只在一个「你我方喂的数据池」里想考，而不是在互联网上乱猜。

个东说念主层面，很施行的作念法是： 用一个「土产货优先」的笔记 / 文档系统，再加一个有向量检索才气的 AI 层。

用具组合大要是这么：

笔记 / 文档存储层： 土产货派：Obsidian、Logseq（都用 Markdown 文献，离线也能责任）； 云霄协同派：Wolai、语雀、飞书文档 / 常识库、腾讯文档。智能层： Obsidian 侧：Smart Connections、文本相似度插件； 孤苦 RAG 用具：AnythingLLM、GPT4All（自建）、Dify 常识库桌面版； 国内企业版：通义千问 / 文心一言 / 智谱清言 的「企业常识库 + 问答助手」。

你要作念的是，把我方的输出习气，从「记一堆溜达的笔记」换成「通盘东西都进兼并个常识池，AI 能帮我串起来」。

比如，你不错给我方设一个小策动：

已往一年你作念过的式样追想、会议纪要、复盘，都丢进一个「式样常识库」里；用 Dify / AnythingLLM 拉起一个土产货问答助手，只接这个常识库，不联网；然后问它：「帮我列出客岁通盘式样里，客户反复提过的 5 个核肉痛点。」它会跨文档帮你追想，然后你用东说念主类脑子去作念概述、作念决策。

这是 RAG 最有价值的处所：帮你从“琐碎教诲”里挖出“可挪动模式”。

08 哪些妙技会被淘汰，哪些新扮装正在冒头

聊完用具和才气，咱们回到一个最扎心的问题： 2026 年，哪些妙技会被快速贬值？

很施行，至少有三类：

第一，纯扩充型的内容坐蓐。 平台依然被 AI「垃圾案牍」砸过一轮了，咫尺算法更敬重的是：尽头视角、数据复古、叙事结构，而不是“谁字多谁赢”。 写 800 字中规中矩的 SEO 著作，依然莫得溢价； 能拿数据讲故事、能把复杂东西讲明晰，才有溢价。

第二，基础代码搬砖。 像 Cursor、Windsurf 这种 AI IDE，加上 DeepSeek Coder / 通义灵码 / CodeGeeX 等国产编码模子，写 CRUD、写 SQL、写剧本依然是「一句话的事情」。 你异日要作念的，不是「会不会写 for 轮回」，而是「这个系统该奈何拆」「怎样防范出 bug」「出了问题奈何排查」。

第三，机械式的信息搬运。 翻译、录入、转写、抄 PPT，这些责任都在被多模态模子吞掉。 你再去卷「打字速率」「翻译速率」，真谛不大。

那有什么新扮装在冒头？

AI 运营 / 自动化专员：画经由图、识别痛点、选用具、搭责任流的东说念主。咫尺许多大厂依然在招「智能自动化行家」「AIGC 运营」。AI 治理 / 伦理 / 红队测试：特意「搞碎裂」的东说念主，负责试着率领代理系统出错，然后修规则、加护栏，让系统更安全。东说念主机协同架构师：联想「哪些事交给 AI、哪些事交给东说念主、奈何派遣」的东说念主，让东说念主和代理像一个团队同样责任。

一句话： 不要跟 AI 比谁干活快，要比谁更会布置活、验收活、兜底。

09 一条施行的 12 个月升级道路（相宜平凡上班族）

如若你怡悦致密在 2026 年作念一次升级，我会提出你按「四个季度」来走，每周拿出 5–10 小时就够。

第 1 季度：学会「写剧本式对话」+ 搭土产货基础设施

第一个月，专注一件事： 把你跟 AI 讲话的方式，从碎碎念，酿成结构化。

你不错选一个你常作念的场景，比如写周报、写式样复盘，免强我方每次都用 COSTAR 框架 + XML 标签来写教导，把布景、策动、作风、受众、输出边幅一说念写明晰。 模子不错用 DeepSeek / 通义千问 / Kimi / ChatGPT 自便一个，关键是练我方的拆解才气。

第二个月，搭一个土产货模子环境。 能上外网的，不错试试 Ollama； 不便捷的，就用 Dify 自部署 + 一个开源模子，或胜利玩玩 DeepSeek 土产货版、智谱 GLM-Edge 的 Demo。 策动很简便：断网气象下，也能让一个模子帮你追想一份土产货 PDF，体验一下「我的数据只在我机子里流转」的感受。

第三个月，搞一个我方的袖珍常识库。 选 Obsidian / Logseq / Wolai / 语雀 / 飞书文档 里你最顺遂的一个，把已往一年的式样文档、复盘、笔记都丢进去，再配一个 RAG 用具（Dify 常识库、AnythingLLM 等）。 然后只作念一件事： 逼我方通盘新常识都先记进去，再用 AI 依期帮你「复盘」和「串联」。

第 2 季度：无代码自动化，作念出第一条真实能跑的责任流

第四个月，上手一个责任流编排用具。 如若你怡悦我方搭职业器，用 n8n / Dify； 如若你更偏向 SaaS，不错玩 Coze 责任流、通义 AppBuilder、百度 AppBuilder、飞书自动化 / 钉钉宜搭。

给我方定一个小式样，比如：

「当我在飞书创建某个标签的任务时，自动用 AI 追想任务内容，生成一个圭臬边幅的需求文档，同期发给关连共事。」

你会被动搞明白：触发器是什么、每一步奈何传数据、AI 节点奈何调、失败了奈何重试。

第五个月，把 API 和 Webhook 补上。

你不需要酿成后端工程师，但要搞明白：

什么是 API Key；奈何用 HTTP 节点去调用一个外部职业（比如「查天气」「查汇率」）；JSON 是什么款式，奈何把上一步输出的 JSON 字段，映射到下一步。

第六个月，作念一个简便的代理。

比如构建一个「邮箱分拣助理」：

它每 10 分钟扫一遍你的 Gmail / 企业邮箱；用 AI 判断这封邮件是垃圾、奉告、任务、契机，如故需要你就地回的；写一滑提要 + 一个提挪动作，把通盘后果推送到你的飞书 / 企微；关于圭臬问题（如「发票昂首」「合同模板」），胜利草拟一个修草拟稿给你。

这里你会第一次真实体验到：AI 不再是「你问一句它答一句」，而是「我方在后台干活」，你只负责看后果。

第 3 季度：用少量 Python，把责任流的短板补皆

第七个月，认致密真跟 AI 学一波「微型 Python」。

找一个我方痛的场景，比如处理 Excel； 让 DeepSeek / 通义灵码 / CodeGeeX 给你写剧本，你负责读懂、改一改、跑一下，搞明晰那里出了错。

策动很朴素： 你能在 n8n / Dify 的代码节点里，写出 10 行以内的剧本，完成别东说念主节点完不成的数据处理。

第八个月，尝试多代理链接。

你不错用 Dify / Coze 的多 Agent 才气，或者用「多个大模子 + 多个节点」模拟一个团队，比如作念一个内容坐蓐活水线：

代理 A：作念选题相干（调搜索）代理 B：写大纲代理 C：审逻辑、补数据代理 D：写初稿代理 E：按不同平台（小红书 / 视频号 / B 站）改成不同版块

你会直不雅感受到，「一个大模子啥都干」远不如「多个专职小代理各司其职」。

第九个月，把「东说念主在回路」联想进去。

你要作念的，即是给我方一个审批节点： 任何对外的东西（发给客户、发给雇主、动钱的），都先发一份预览给你，唯独你点「通过」，责任流才赓续。

这么作念的真谛有两个：

保护你我方，幸免「AI 自作东张」出事故；从用具层面把「东说念主类承担终末包袱」这个逻辑写死，帮你在团队里得到信任。

第 4 季度：行业落地 + 打造我方的作品集

第十个月，作念一个「跟你行业强关连」的式样。

如若你在 HR，就作念一个「简历初筛 + 候选东说念主疏浚」责任流； 如若你在销售，就作念一个「印迹清洗 + 邮件触达」责任流； 如若你在财务，就作念一个「单子识别 + 左证生成 + 风险教导」责任流。

要求唯唯一个： 这个东西，能真委果你咫尺的公司里跑起来，用上。

第十一个月，学少量 AI 治理。

尝试从「坏东说念主视角」症结你我方作念的系统： 率领它闪现秘籍、生成违章内容、乱删数据，看它会不会犯错，再去修规则、加条件、改 Prompt。

这一步，是你从「会作念东西」走向「能负责东西」的关键。

第十二个月，把通盘东西打包成作品集。

写明晰每一个式样的：

场景是什么、原本奈何作念、痛点在哪儿；你奈何拆、用什么用具、责任流长什么样；上线后带来了什么变化（松弛时辰、减少失实、擢升收入）。

这份东西，既是你在公司里面争取话语权的筹码，亦然你异日事业转型的护身符。

10 终末：别跟 AI 抢活，去抢“裁决权”

整篇看下来，你会发现一个共通的底层逻辑：

AI 负责「干活」，东说念主类负责「发问、编排、裁决」。

真实不会被替代的，是三类才气：

第一，计谋问责。 AI 不错帮你作念财务分析，但「这笔收购要不要作念」「这个风险接不吸收」，终末一定是东说念主背锅。 背锅才气，即是你的护城河。

第二，语境和关系。 AI 恒久不知说念你雇主今天使态好不好、客户跟你关系有多铁、某个共事其委果黧黑卡你。 这一切「高低文」，唯独东说念主懂。你懂得越多，你在团队里就越不可替代。

第三，品尝和翻新。 AI 恒久是在历史数据里找谜底，而不是发明新的圭臬。 审好意思谁说了算、作风往哪儿走、品牌敢不敢冒险，这些决定权，只掌持在东说念主手里。

2026 年之后，职场的分界线，不再是「会不会写代码」，而是：你是被 AI 管的东说念主，如故能指挥一支 AI 代理军团的东说念主。

前者会越来越低廉，后者会越来越稀缺。 咫尺驱动，把我方从「用用具的东说念主」，往「编排系统的东说念主」那一侧，少量少量挪已往，就依然比 95% 的东说念主走得早了。

专栏作者

陆晨昕，公众号：晨昕成本论/晨昕全球Mkt ，东说念主东说念主都是居品司理专栏作者。资深媒体东说念主，创业者，专注于科技&互联网&内容&教诲行业深度相干。

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