到2026年，人工智能将不再只是一个会说话的搜索工具，而是会变成一个能够独立运作的数字团队。普通人面对的挑战不再是简单的聊天技巧，而是如何高效地调配这些AI代理的能力。本文将为你揭示代理元年的三大核心变化，分析必备的跨模态素养与本地部署能力，并提供一套为期12个月的实战升级路线，帮助你从AI使用者转型为AI指挥官。
如果说2023到2024年是大家学习如何与ChatGPT对话的两年，那么2026年可能会有这样一句话——只会聊天的人，开始被系统性边缘化。
这一年，人工智能正在悄然变化，从一个会说话的工具，逐渐演变为一个完整的数字团队：能够自我规划、调配工具、执行流程，甚至进行自我反思。对普通人来说，决定你能否继续立足的，不再是“提示词写得多花哨”，而是：你是否具备将一群 AI 代理组织成高效工作流的能力。
在这篇文章中，我想做三件事：
- 首先，讲清楚2026年这个“代理元年”到底有哪些变化。
- 其次，分析普通人需要补充哪些能力，才能不被淘汰。
- 最后，提供一个现实可行的12个月路线图，帮助你一步步从“会用AI”转型为“会调度AI”的人。
过程中提到的工具，我会结合国外常用版本与中国大陆可以使用的同类工具，让你可以选择适合自己环境的那一套。
01 聊天机器人时代，真的要结束了
回顾2023到2024年，那是一个典型的“AI蜜月期”：大家沉迷于与ChatGPT、Claude对话，写文案、修改简历、翻译和制作PPT，工具本身的吸引力甚至超越了最终的工作成果。
但是2026年的趋势非常明确：企业已经不再需要一堆“会聊天”的模型，他们真正需要的是能够独立完成工作的数字同事。
所谓的代理（Agent），核心有三大功能：推理（Reasoning）、规划（Planning）和执行（Execution）。换句话说，它不仅仅是“回答你的问题”，而是能接收一个目标，比如“将这个月所有客户投诉按严重程度分类，然后生成一份总结报告发给运营群”，并且自己去：
- 读取邮箱和工单系统
- 提取关键信息并打标签
- 撰写报告、发送消息、创建任务
这就是从大型语言模型（LLM）向大型行动模型（LAM）的飞跃。
对你来说，变化特别残酷：
- 写提示词不再是稀缺技能，因为像DSPy这样的框架，已经可以让模型自己“调教”提示词；
- 真正稀缺的是：你能否将公司的业务链拆分为多个节点，让AI代理与人类角色协同运作。
简单来说：2024年是“谁与AI聊得好谁占便宜”；而2026年开始，是“谁能给AI分配任务、设定流程，谁才有话语权”。
02 多模态默认化：你给 AI 的不再只是文字
还有一个变化，很多人可能还没有意识到：2026年的AI不再是“只接受文字”的语言模型，而是默认支持多模态。
现实中的交互可能变成这样：
- 维修工程师戴着AR眼镜，对着设备拍视频，边说：“这个位置总是发出异响，你能帮我查下可能的问题吗？”
- 运营人员将一堆后台截图和Excel报表交给AI，同时录制一段语音：“请帮我看看这个投放这周出了什么问题，并给出一个能讲给老板的版本。”
- 法务将多份合同PDF拖入AI，让它提取所有“赔偿条款”和“排他条款”，并制作一个对比表。
换句话说，未来你给AI的“提示”将变成一个混合包：截图+文档+数据+语音，再加上一些文字说明。能否将这些模态组合得当、上下文讲清楚，直接关系到AI能否给出靠谱的结果。
这就是所谓的跨模态素养（Cross-modal Literacy）：你不再是“给AI写一段话”，而是策划一整份上下文包给AI。
国内已经有很多可用的多模态工具：
- 通用对话工具：Kimi、通义千问、智谱清言、DeepSeek、豆包
- 企业版带文档/知识库功能的工具：通义千问企业版、百度文心一言企业版、智谱GLM私有部署
- 多模态协作工具：飞书文档+AI、钉钉文档+智能助手、小红书/视频号的智能剪辑助手
关键不在于“哪个更强”，而是：你是否习惯将问题和素材变成“多模态上下文”，丢给它们。
03 主权AI：本地运行模型将成为基础能力
还有一个很现实的问题：完全依赖云端大模型，成本和隐私都是大问题。
- 成本：团队里每个人都在用3到5个付费模型，一个月花费几千到上万都是常事；
- 隐私：很多客户、财务和人事的数据，你根本不敢随便传到外网模型里。
2026年一个很明确的趋势就是主权AI（Sovereign AI）+本地推理：简单说，就是“能自己掌控、自己部署、自己关闭”的模型能力。
国外常见的工具有：
- Ollama、LM Studio：在个人电脑上管理和运行开源模型（如Llama、Mistral、DeepSeek等）
- AnythingLLM、GPT4All：本地RAG/知识库问答工具
而国内其实也已经在发展：
- 模型方面：DeepSeek的各种本地版、智谱GLM-Edge、通义千问·本地部署版、百度千帆大模型私有化方案
- 平台方面：Dify（国产开源Agent/RAG平台）、通义AppBuilder、百度AppBuilder、字节Coze企业版，都支持在企业内网接入私有模型
普通人面临的门槛并不是“自己训练模型”，而是三个非常现实的要求：
第一，能够理解一台电脑的AI能力：虽然CPU和内存不用细说，但至少需要分得清GPU/NPU、显存大约多少，知道“8G显存可以跑小模型，24G才适合大模型”。
第二，能够按照教程部署一两个本地模型：例如使用Dify或AnythingLLM搭建一个带网页界面的本地问答助手，专门处理你的PDF/Word/笔记。
第三，知道哪些数据不应该上传到云端的大模型：客户名单、人事资料、未发布的业务数据，都应在本地处理，使用本地模型进行摘要和检索。
这是2026年一条非常现实的分界线：只会在云端对话的人，迟早会被IT和法务挡住；能够处理本地模型的人，将成为团队中稀缺的“安全出口”。
04 结构化对话：从“跟AI聊天”到“给AI写脚本”
说完大环境，我们来聊聊第一项核心能力：结构化互动。
一句话总结：随便聊聊，已经无法支撑一个完整的业务流程；你需要学会的是——用一种“类编程”的方式与AI进行交流。
最典型的两种工具，一个是XML/JSON，另一个是伪代码（Pseudo-code）。
用XML/JSON为AI设定清晰界限
让 AI 听懂你的话，别再让它跑偏了
自然语言的一个大难题就是“模糊”，对吧？你可能觉得自己说得很清楚了，但模型未必能理解；你想让它把信息整理成表格，它可能过会儿就开始东拉西扯了。
解决这个问题的办法就是用标签把上下文、任务、约束和输出这四个部分分开。举个例子，如果你想让它做合规审查，可以这样写（在国内用 DeepSeek、通义千问、智谱清言、Kimi 都能理解）：
你是一位专业的数据合规专员，熟悉GDPR和中国个人信息保护法。
请逐条分析输入的客户反馈，判断是否存在个人敏感信息泄露的风险。
1. 不得修改原文，只能做标记和说明。
2. 如果不确定，标记为“需人工复核”，不要随便猜测。
3. 输出时必须用JSON数组，每一项对应一条记录。
[{“id”: 1,”risk_level”: “高/中/低”,”reason”: “简要说明原因”}]
你会发现，只要你愿意花点时间去做，模型的乱七八糟、格式错乱、漏掉字段的情况会少很多。这就是从“随便聊聊”到“写脚本”的第一次转变。
同样的道理适用于JSON：如果你希望它输出特定的结构，先给它看一个样本JSON，效果会比“帮我写个报告”靠谱多了。
用伪代码，让 AI 按你的思路走
第二个小技巧是伪代码。你不用真的学会Python，但得用“程序员的思维”来拆解自己的任务。
比如，你想让AI处理客户邮件，不妨这样写：
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线索」；
ELSE 分类为「其他咨询」。 对每一类邮件，生成2～3句人性化的回复草稿。
你会发现，只要用这种“IF / ELSE / FOR”的结构与模型沟通，它的表现会比你用模糊自然语言好多了。
这也是我一直强调的：未来的“非技术人员”，不必会写长代码，但一定要掌握“代码式思维”，用人类的方式与AI对话。
给 AI 和自己设定思考模板
仅仅依靠XML或伪代码还不够。你还需要一个“自己能记住、AI也能执行”的通用框架。
比较容易上手的有两个：COSTAR和DEPTH。
COSTAR可以看作是“把任务说清楚”的清单：先描述Context（背景），再讲Objective（目标），然后设定Style / Tone（风格和语气），说明Audience（受众是谁），最后把Response（输出形式）固定下来。
举个简单例子，如果你要写一份给老板看的复盘，可以这样：
- 背景：这个项目进行了多长时间，目的是什么；
- 目标：这次复盘要让老板看到哪些核心信息；
- 风格语气：要严谨一点，数据感要强；
- 受众：老板只看5分钟，所以不能写得太散；
- 输出：希望是一页PPT概要 + 三条结论。
你可以直接把这些写在提示里，让AI按照这个顺序来思考。用久了，你的任务拆解能力也会提升，你的思维会被迫变得更加结构化。
DEPTH则更像是“给代理系统用的”：先Decompose（拆解），然后Evaluate（评估计划），再Plan（选择工具），接着Test（小规模验证），最后Handle（出错怎么办）。在设计工作流时，把这几个步骤写在系统提示里，AI代理会按照这个节奏进行，出错的可能性会降低很多。
关键不在于“死记框架”，而在于：你开始习惯用模板化的方式和AI交代工作，而不是临时起意随便问一句。
无代码自动化：把 AI 变成一条流畅的流水线
有了结构化的交互，下一步就是：把这些调用串成一条自动化的流水线。
很多人卡在“我不会写代码”上，但到了2026年，对非技术人员来说已经非常友好了——依靠一堆拖拽工具，你就能完成过去需要依赖工程师的工作。
n8n / Dify / Coze / AppBuilder：你手里的“可视化中台”。
国外常提到n8n（自建工作流自动化），本质上是一个“乐高式流程引擎”。你可以把它看作：飞书自动化 + 钉钉宜搭 + Zapier + 一款内置AI节点的混合体。
在中国大陆，你有这些选择：
- 自建型：n8n、Node-RED、Dify自部署版（开源，自行搭建在服务器上）
- 云端/平台型：阿里：通义AppBuilder、阿里云集成编排；百度：文心一言 + AppBuilder / 千帆工作流；字节：Coze（扣子）+ 字节火山引擎工作流；协同平台：飞书自动化 / 集成平台、钉钉宜搭、企业微信 + 各种机器人。
一个典型的运营自动化流程可能是这样的：
- 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）根据客户资料和聊天记录，为这个人打标签（地域、预算、需求分类）；
- 第二步：生成一条个性化的欢迎语和一条“三天后关怀”的文案；
- 第三步：将标签写入CRM（比如纷享销客、Salesforce中国版），把欢迎语发送给对应的销售，或直接由机器人发送；
- 第四步：每周自动汇总本周新增客户画像，发一份简报给运营经理。
你需要做的就是在n8n / Dify / Coze工作流里，把这些步骤整理出来、连起来、测试一遍。如果中间需要复杂的数据处理，再插入一个Python Code节点，简单写几行代码就解决了。
Flowise / Dify / 文心知识库：为每个团队配一个“懂行”的机器人。
另一个方向是将RAG / 知识库问答做成产品，变成一个“会说话的内部FAQ”。
国外很多人使用Flowise（一个基于LangChain的可视化构建器）。在国内，你可以直接使用：
- Dify的“知识库 + 应用”能力
- 百度AppBuilder + 文档库
- 通义Qwen + 企业知识库
- Coze + 自定义知识库（上传PDF / 文档）
- 飞书知识库 + 飞书AI助手
你可以轻松构建这样的工具：
- HR小助手：整合公司员工手册和各类制度，帮助大家解答“请假流程”“报销额度”“年终奖计算方式”。
- 法务合同助手：处理标准合同模板和历史修订版本，让销售人员先进行自助审查，标出明显不合理的条款。
- 客服知识库助手：利用历史FAQ和工单记录，确保一线客服只需处理复杂问题。
这类工具的核心在于一个词——可复用工作流。你设计好一次，整个团队都能使用；再稍微调整权限控制，它也可以变成你出售给其他公司的产品。
打造个人知识库，构建你的“第二大脑”
再往深处讲，就是你的知识管理。
在信息爆炸的时代，记忆力好已经不够，检索能力才是关键。RAG（检索增强生成）的本质就是在问：如何让AI只在一个“你自己构建的数据池”里思考，而不是在网上随便猜。
在个人层面，一个务实的做法是：使用一个“本地优先”的笔记/文档系统，搭配一个具备向量检索能力的AI层。
工具组合大概是这样的：
- 笔记/文档存储层：本地派：Obsidian、Logseq（都使用Markdown文件，离线也能工作）；云端协同派：Wolai、语雀、飞书文档/知识库、腾讯文档。
- 智能层：Obsidian侧：Smart Connections、文本相似度插件；独立RAG工具：AnythingLLM、GPT4All（自建）、Dify知识库桌面版；国内企业版：通义千问 / 文心一言 / 智谱清言的“企业知识库 + 问答助手”。
你要做的就是，把自己的输出习惯，从“记一堆分散的笔记”变成“所有内容都进同一个知识池，AI能帮我整理”。
比如，你可以给自己设一个小目标：
- 把过去一年你做过的项目总结、会议纪要、复盘，都存进一个“项目知识库”；
- 用Dify / AnythingLLM搭建一个本地问答助手，只接入这个知识库，不联网；
- 然后问它：“帮我列出去年所有项目中，客户反复提过的5个核心痛点。”
- 它会跨文档为你总结出来，然后你用人类的思维去做抽象、做决策。
这就是RAG最有价值的地方：帮助你从“琐碎经验”中挖掘出“可迁移的模式”。
技能变迁：哪些将被淘汰，哪些新角色正在崛起
聊完工具和能力，我们回到一个很现实的问题：到2026年，哪些技能会迅速贬值？
可以说，至少有三类：
如何在职场中与AI共舞，提升自己的竞争力
首先，光靠简单的内容创作可不行。现在，平台已经经历了一波AI生成的低质量文案的冲击，算法更青睐那些有独特见解、用数据支撑的内容，而不是仅仅追求字数的多寡。简单写一篇800字的SEO文章，已经不能再涨价了。能够通过数据讲述故事，或者把复杂的事情说得清楚，才是如今的价值所在。
其次，基础的编码工作也不再那么吃香了。像Cursor和Windsurf这样的AI开发环境，加上DeepSeek Coder、通义灵码和CodeGeeX等国产编码模型，写CRUD、SQL和脚本已经变得很简单。你未来关注的，不是会不会写循环，而是要思考如何拆解系统、如何避免bug，以及如果出现问题该如何排查。
再者，机械的搬运信息工作，例如翻译、录入、转写和抄写PPT，这些工作正在被多模态模型所取代。再拼命提高打字或翻译速度，意义也不大。
那么，有哪些新职业正在崭露头角呢？
- AI运营/自动化专员：负责画流程图、识别痛点、选择工具和搭建工作流的专家。目前许多大公司开始招聘“智能自动化专家”和“AIGC运营”。
- AI治理/伦理/红队测试：专门测试和修正AI系统的人，负责引导代理系统出错，从而修订规则和增加安全防护。
- 人机协同架构师：设计“哪些任务交给AI，哪些任务留给人类，如何进行交接”的专业人士，确保人和AI能够像一个团队那样高效合作。
总之：与其和AI比谁工作快，不如比谁更懂得如何布置任务、验收成果和承担责任。
09 一条适合普通上班族的12个月升级路线
如果你想在2026年前认真升级自己，不妨按“四个季度”来规划，每周花5到10小时就足够了。
第1季度：学会“脚本式对话”+搭建本地基础设施
第一个月，专注于一件事：把和AI交流的方式，从零碎的对话，转变为结构化的表达。
你可以选择一个常用场景，比如写周报或项目复盘，强迫自己每次都用COSTAR框架和XML标签来写出提示，确保将背景、目标、风格、受众和输出格式都写得清清楚楚。可以用DeepSeek、通义千问、Kimi或ChatGPT中的任何一个，关键在于锻炼自己的拆解能力。
第二个月，搭建一个本地模型环境。如果能上外网，可以尝试Ollama；如果不方便，可以用Dify自部署加一个开源模型，或者试试DeepSeek的本地版和智谱GLM-Edge的Demo。目标很简单：即使没有网络，也能让模型帮你总结本地PDF，体验一下“我的数据只在我电脑里流转”的感觉。
第三个月，建立一个个人的小型知识库。选择Obsidian、Logseq、Wolai、语雀或飞书文档中你最熟悉的一个，把过去一年的项目文档、复盘和笔记都放进去，再配上一个RAG工具（如Dify知识库、AnythingLLM等）。然后只做一件事：逼自己把所有新知识先记入知识库，再定期用AI帮你进行“复盘”和“串联”。
第2季度：无代码自动化，创建你的第一条工作流
第四个月，开始使用一个工作流编排工具。如果你愿意自己搭建服务器，可以试试n8n或Dify；如果更偏向SaaS，可以使用Coze工作流、通义AppBuilder、百度AppBuilder或飞书自动化/钉钉宜搭。
给自己设定一个小项目，例如：
“当我在飞书创建某个标签的任务时，自动用AI总结任务内容，生成标准格式的需求文档，并发送给相关同事。”
这会迫使你搞清楚：触发器是什么、每一步如何传递数据、AI节点如何调用、如果失败该如何重试。
第五个月，补上API和Webhook的知识。
你不需要成为后端工程师，但得搞清楚：
- 什么是API Key；
- 如何用HTTP节点调用外部服务（例如“查天气”、“查汇率”）；
- JSON长什么样，如何把上一步输出的JSON字段映射到下一步。
第六个月，尝试做一个简单的代理。
比如，构建一个“邮箱分拣助手”：
- 它每10分钟扫描一次你的Gmail/企业邮箱；
- 用AI判断这封邮件是垃圾、通知、任务、机会，还是需要你立即回复；
- 撰写一行摘要和一个建议动作，将所有结果推送到你的飞书/企微；
- 对于常见问题（如“发票抬头”、“合同模板”），直接为你起草回复草稿。
这里你会首次真正体验到：AI不再是“你问它答”，而是“在后台默默工作”，你只需查看结果。
第3季度：用一点Python，补齐工作流的短板
第七个月，认真跟AI学习“微型Python”。
找一个自己常遇到的问题，比如处理Excel；让DeepSeek、通义灵码或CodeGeeX帮你写脚本，你负责理解、修改和运行，搞清楚哪里出错了。
目标很简单：你能在n8n/Dify的代码节点中写出十行以内的脚本，完成别人节点无法完成的数据处理。
第八个月，尝试多代理协作。
你可以利用Dify/Coze的多代理能力，或者使用“多个大模型+多个节点”来模拟一个团队，例如创建一个内容生产流水线：
- 代理A：负责选题研究（调研搜索）
- 代理B：撰写大纲
- 代理C：审查逻辑、补充数据
- 代理D：撰写初稿
- 代理E：根据不同平台（小红书/视频号/B站）改编成不同版本
你将直观感受到，“一个大模型什么都能做”远没有“多个专职小代理各司其职”来得有效。
第九个月，将“人为回路”融入设计。
你需要做的，就是设定一个审核节点：任何对外的内容（发给客户、老板或涉及金钱的），都先发一份预览给你，只有你点击“通过”，工作流才会继续。
这样做有两个好处：
- 保护自己，避免“AI自作主张”造成的事故；
- 从工具层面固化“人类承担最终责任”的逻辑，帮助你在团队中赢得信任。
第4季度：行业落地+打造自己的作品集
第十个月，做一个与你行业高度相关的项目。
如果你在HR，可以做一个“简历初筛+候选人沟通”的工作流；如果你在销售，做一个“线索清洗+邮件触达”的工作流；如果在财务，做一个“票据识别+凭证生成+风险提示”的工作流。
要求很简单：这个项目必须能够在你现在的公司中实际应用。
第十一个月，学习一些AI治理的知识。
尝试从“坏人视角”攻击你自己搭建的系统：诱导其泄露隐私、生成违规内容、乱删数据，看看它会不会出错，然后修正规则、增加条件、改写提示。
这一步是你从“会做东西”向“能负责东西”转变的关键。
第十二个月，把所有的成果整理成作品集。
详细记录每个项目的：
- 场景是什么、原来是如何做的、痛点在哪里；
- 你如何拆解、使用了什么工具、工作流的样子；
- 上线后带来了哪些变化（节省时间、减少错误、提高收入）。
这份材料不仅是你在公司争取话语权的筹码，也是你未来转型的护身符。
10 最后：别和AI抢活，去争“裁决权”
通读全文后，你会发现一个共同的底层逻辑：
AI负责“执行”，而人类负责“提问、编排和决策”。
真正不容易被替代的能力有三类：
第一，战略问责。尽管AI可以帮你做财务分析，但“这笔收购是否值得做”、“这个风险是否可以接受”，最终都需要人来承担责任。承担责任的能力，就是你的护城河。
第二，语境与关系。AI永远无法了解你老板今天的心情如何、客户与你的关系如何、某位同事是否在暗中阻碍你。这些上下文信息，只有人类才能掌握。你越了解这些，你在团队中的独特性就越明显。
第三，品味与创新。AI始终是在历史数据中寻找答案，而不是创造新的标准。审美由谁主导、风格向何处发展、品牌是否敢于冒险，这些决策权在于人。
到2026年，职场的分界线不再是“是否会写代码”，而是：你是被AI管理的人，还是能指挥一支AI代理团队的人。
前者会越来越廉价，而后者将愈发稀缺。如今就开始把自己从“使用工具的人”逐步转变为“系统编排者”，你就已经走在了大多数人前面。
专栏作家
陆晨昕，公众号：晨昕资本论/晨昕全球Mkt，人人都是产品经理专栏作家。资深媒体人，创业者，专注于科技、互联网、内容和教育行业的深度研究。
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