2026年的 AI 代理：企业将如何不同地使用它们

2026 年有望成为企业中 AI 代理的转折点。 在 经过数年的炒作和实验 后，AI 代理正从令人印象深刻的演示演变为嵌入日常工作流的可靠业务工具，这得益于过去一年基础模型的快速进展——包括更快、更小的模型、巨大的上下文窗口，以及 链式思考推理。 随着 AI 代理变得强大 且足够可靠以实现规模化，企业正在学习如何在与人类团队并行的情况下最佳利用这些自主程序。

从试点到主流采用

2025 被许多人誉为“AI 代理的年份,”，几乎所有大型科技公司和无数初创公司都在推出代理试点。 然而对大多数组织而言，AI 代理在 2025 年仍停留在 试点 或概念验证阶段。 调查 在年底显示，虽然 62% 的公司至少在尝试代理 AI，但只有 23% 拥有甚至一个超出试点规模的代理系统，通常仅限于单一业务功能。 在任何特定职能（如 IT 或财务），规模化 AI 代理的公司不超过 10%，凸显采用仍处于早期。 到 2026 年，这一情况将会改变。 许多早期试验预计将升级为全面生产部署，将 AI 的潜力转化为有形价值。 A 近期行业综述 预测，如果 2025 年是代理试点之年，2026 年将是企业最终将 AI 潜力转化为可靠、规模化自动化之年。来年，AI 代理可能会在更多功能和工作流中得到规模化，尤其是在 IT 服务管理、知识研究和客户支持等早期代理用例已成熟的领域。我们甚至可能见证“AI-first”组织的崛起——少数开创性的公司以 AI 代理驱动核心战略、创新和客户体验（而不仅仅是协助人类）。

能够行动的 AI 代理，而不仅仅是聊天

2026 年最大的转变之一是 AI 代理从被动助理转变为主动代理，能够采取行动。直到最近，大多数企业仍将 AI 视为聊天机器人或在被请求时响应提示或分析数据的分析引擎。如今的 AI 代理则更为强大：它是一款能够自主行动、理解、规划并执行任务的软件程序，并且能够与工具和数据库接口，以实现用户的目标。换句话说，代理不仅仅是回答问题，而是可以被赋予一个高层目标并找出实现该目标的步骤，在此过程中调用 API 或软件工具。

在 2025 年，我们看到了第一波此类代理——本质上是具备初步规划和函数调用能力的 LLM。比如，一个代理可以将复杂请求（“研究我们的主要竞争对手并起草一份策略报告”）拆分为子任务：进行网页浏览以获取信息，使用电子表格工具进行分析，然后生成书面摘要。这些早期代理并不完美，有时需要大量人工引导，但它们标志着超越静态聊天机器人的新范式。2026 将巩固 AI 代理的时代，这些代理 act 能够自主行动，而不是等待逐步提示。 正如 Salesforce 的研究部门 (CRM ) 所说，“2025 交付了超越简单提示和被动文本生成的企业 AI，进入了一个数字代理不仅仅是说话——而是行动的新现实。” 实际上，这意味着业务代理主动承担整个任务或工作流。代理不再需要人类触发每个操作，而是可以监控事件并主动采取行动。例如，如果在应用中检测到性能问题，AI 代理可以自动打开工单，通知开发者代理分析并修复错误，测试解决方案并部署补丁——全部无需人工提示。这种事件驱动的自主性将变得更加普遍，使组织能够从被动工作转向主动运营。关键是，可靠性的提升支撑了这一转变。早期的生成式 AI 常常产生“hallucinations”或错误，使得完全自主使用风险很大——这种现象被称为“workslop”，因为员工必须花数小时核对 AI 的输出。然而，在过去的一年里，新技术使得代理更可靠。值得注意的进展包括 function calling，它让 AI 能安全调用外部工具（例如数据库、计算器）以获取事实结果而不是猜测；以及 longer context windows，它使代理在决策时能够考虑更多的背景信息或文档。除此之外，诸如 chain-of-thought prompting 的训练方法提升了推理能力，使得代理能够分解问题并更可靠地处理多步骤任务。得益于这些发展，2026 年的公司终于可以在大规模上将高价值流程委托给代理，且失败更少。简而言之，AI 代理正成为真正的“autonomous colleagues”——不是人类的替代品，而是能够执行指令并在最少监督下实现结果的数字工作者。

人机协作与新工作角色

与其取代员工，2026年的 AI 代理将 增强人类工作者并重塑团队工作流程。企业中占主导的愿景是一个 混合劳动力，在这种模式下，AI 代理处理重复或数据密集的任务，使人类员工能够专注于更复杂、富有创意或富有同理心的工作。企业发现，当代理承担繁重工作——编制报告、录入数据、起草初始内容——时，人类专家可以将更多时间用于战略、创新以及基于关系的任务。例如，使用 AI 代理自动化潜在客户资格审查和数据录入的销售代表可以将时间投入到建立客户关系和达成交易上。客户支持代理可以依赖 AI 即时检索客户历史记录，甚至解决简单查询，从而让人类代理专注于高价值或敏感案件。这种人机协作在生产力上产生了 “乘数效应”：人们在更少的倦怠下实现更高的产出，因为他们的 AI 助手在幕后处理繁琐工作。关键是，公司正在学习在 human-in-the-loop 监督之间取得正确的平衡。商业领袖日益将 AI 代理视为赋能员工的工具，而不是在孤立环境中运作的自主决策者。 “We should empower employees to decide how they want to leverage agents, but not necessarily replace them in every situation,” advises Maryam Ashoori，IBM 的 AI 专家。实际上，这意味着每个团队决定哪些任务可以安全地委派给 AI，以及哪些地方必须保留人为判断的核心。

常规且定义明确的流程（如转录和汇总会议，或检查库存水平）可以交给代理处理，而任何需要细致判断、创造力或人际交往技巧的工作仍需由人完成。组织还在建立明确的升级路径：如果 AI 代理遇到边缘案例或不满意的客户，人类主管可以迅速介入。在2026年，我们还将看到随着公司适应拥有AI “coworkers”，出现新的角色和指标。开发者例如正从纯编码转向成为“智能架构师”，引导并策划AI代理的工作。许多程序员不再编写底层代码，而是用自然语言描述预期功能，让代理生成并测试代码——这一趋势被称为“自然语言编程”或“vibe coding”。

这并不会使人类开发者变得多余；相反，他们充当AI助手的管理者和教练，验证输出并处理边缘案例。事实上，正在崛起新一代“AI‑native”工程师——这些专业人士擅长与AI协同工作，并能将多个代理整合到复杂项目中。Salesforce predicts 表示，正式化这些AI‑人类配对编程实践的团队将以30%–50%更快的速度交付功能，将经验丰富的工程师专长与AI代理的速度和广度相结合。甚至公司衡量其员工队伍的方式也可能会改变。一些专家预测，“代理计数”将加入员工人数，成为组织的关键指标。管理者可能不再说“我们的团队有100名员工”，而是说“我们有100名员工和50个在各部门工作的AI代理”。从这个意义上说，每个知识工作者的个人工作流中可能拥有一个或多个AI代理，充当他们不知疲倦的助理。重要的是，人类仍将是决策和监督的核心。文化转变在于，各级别的员工将习惯于将某些任务委派给AI，并将代理视为团队的一部分进行协作。那些投资于提升员工与AI有效合作能力的公司——将 AI fluency 视为核心工作技能——将拥有竞争优势。

多代理系统编排

另一种企业在2026年将以不同方式使用AI代理的方式是部署 多个协同工作的专用代理，而不是依赖单一的通用AI来完成所有任务。

早期的企业AI采用通常从单一的“副驾驶”助理开始，用于个别任务（例如单个AI回答客户聊天）。但公司正在发现孤立代理的局限性。单个代理虽然强大，却会成为“数字死胡同岛”——它可能在某一狭窄任务上表现出色，但无法在整个组织中扩展或处理更复杂的跨职能流程。

未来是AI的编排化劳动力：一个主要的编排代理协调一群更小的专家代理，每个代理专注于特定领域（金融、IT、营销等），就像公司中的部门。编排代理负责高层规划，并将子任务委派给相应的专员代理。这种方法类似于高效的人类团队——专业化结合自上而下的协调——并且比单一的大型整体AI处理所有事务更具可扩展性和可靠性。早期采用者已经在向这些 多代理系统 迈进。到2026年，许多企业将部署多个AI代理协同工作，以实现端到端工作流的自动化。例如，在销售流程中，一个代理可能会自主地研究潜在客户并对其进行资格审查，然后交给另一个代理撰写个性化的销售邮件，同时第三个代理分析活动指标——所有这些都由一个总体的AI“管理者”协调。

这种分工方式使每个代理更简洁、更专注，从而降低错误。事实上，2026年可能会成为 专用AI代理 的一年：公司将部署数十个小型、特定领域的代理，以明确的目标为导向，而不是使用一种通用的AI。每个代理都可以针对其细分领域进行优化（例如，一个在财务规则上深度训练的会计代理，或一个熟悉招聘流程的人力资源代理）。为了让多代理生态系统运作，企业将继续投资于代理编排框架。协调众多自主代理并非易事——它要求代理之间进行通信、共享状态或上下文，并且不相互冲突。另一个基础是集成上下文：所有代理都从共享的统一数据源或记忆中获取信息，以便每个决策都考虑相关的企业知识。许多公司面临分散、孤立的数据，这使得任何 AI 难以获取完整的上下文。预计到 2026 年，将会有重大努力连接数据源并为代理提供“准确的 context engineering”。成功的实施可能会使用集中式知识库或 vector databases，供多个代理查询。最后，需要强大的 multi-agent governance 和 observability tools 来监控所有这些活动部件。在2026年，业界普遍认为编排将是企业级AI的关键。最终目标是一个“Agentic Enterprise”，在人类、AI代理、应用程序和数据在平台上流畅集成、打破孤岛、实现全公司自主流程的环境中。实现这一愿景需要数年的旅程，但2026年将为这种以代理驱动的未来奠定关键基础（通用平台、互操作性标准、记忆层等）。

信任、治理与“影子 AI”崛起

随着企业在2026年部署更多 AI 代理，信任和治理成为成败关键因素。2026年的座右铭是公司必须在每一步平衡 AI 自主性与 人工监督。具体而言，这意味着在 AI 代理融入运营的过程中，实施严格的治理框架——从权限和监控到故障安全措施——。

一个新出现的挑战是“影子 AI 代理”在缺乏适当监督的情况下运行的风险。就像“影子 IT”在员工采用未经授权的应用时出现一样，我们可能会看到善意的员工悄悄使用尚未经过 IT 或合规部门审查的 AI 代理或自动化脚本。专家警告说，拥有广泛访问权限的未授权代理可能充当未受监控的数字内部人员，导致安全出现巨大的盲点。到2026年，具有前瞻性的董事会和首席信息官将开始向AI代理提出“与他们对人提出的相同问题：谁被允许做什么，使用哪些数据，以及在谁的监督下？”公司将需要政策来盘点所有正在运行的AI代理，并防止流氓自动化溜过去。 governance 的一部分也将涉及明确的 accountability：如果AI代理出现错误，例如删除记录或进行未授权的交易，组织中的人仍将承担责任。商业领袖正意识到，不能仅仅把责任归咎于“AI”——需要审计追踪来记录每一次代理的操作，并确定是谁部署或批准了该代理。为了建立信任，2026年的公司正在实施多项最佳实践。 Transparency 和 explainability 是关键：企业将要求 AI 代理提供其决策的推理或证据，或至少其决策过程能够事后审计。这可能涉及保留代理“思考过程”（其提示、工具调用和中间结论）的日志，以便人类审查其如何得出行动。公司还将 sandbox testing and simulation 作为标准程序。在让 AI 代理在生产系统中自由运行之前，可以在受控环境或“digital twin”模拟中进行测试

另一个治理重点是安全网和回滚机制。公司将坚持每个自主行动在出现问题时都是可逆的。例如，如果允许 AI 代理执行更改（比如调整价格或更新数据库），应有自动方式撤销这些更改或在代理偏离脚本时停止它。

此外，合规性和 伦理 指南将被嵌入到代理设计中。受监管的行业（金融、医疗）将为代理设定约束，例如防止其泄露敏感数据或违反法规。我们还将看到更多组织成立 AI 治理委员会或指派 AI 风险官员来监督部署。

归根结底，能够大规模成功使用 AI 代理的公司，将是那些将治理和战略视为与创新同等重要的公司。AI 领袖强调，可持续的 AI 未来需要同步实现两件事：强有力的 AI 治理和聚焦业务价值的明确 AI 战略。治理确保 AI 与人协同工作并在设定的边界内运行，战略确保 AI 被应用于真正产生经济价值的场景，而不是为了使用而到处使用。在 2026 年，我们预计公司将摆脱最初的 “AI 淘金热” 心态（当时一些公司在没有明确计划的情况下采用 AI），转向更务实的整合。领导者将对投资回报率和风险提出严峻的问题。他们不会追求 “AI 无所不在”，而是识别具体的高投资回报率使用案例进行代理化——并确保拥有相应的监督和培训，以负责任的方式实施。

新的竞争优势和机遇

随着 AI 代理在 2026 年成为主流商业工具，它们也将成为新的竞争优势和创新来源。一个引人入胜的预测是，品牌的身份将越来越多地由其 AI 代理定义。当客户通过数字代理（在网站上、在应用程序中、在服务中心）与公司互动时，这些 AI 代理的质量和个性在很大程度上影响客户体验。

换句话说，如果您的银行 AI 助手提供快速、个性化且富有同理心的服务，客户会将这种积极体验与您的品牌联系起来 – 而笨拙、通用的 AI 可能会把他们赶走。深度个性化将成为常态；消费者已经习惯于能够记住他们在互动中历史和偏好的 AI。部署具备 “relational intelligence” 的代理的公司 – 即 AI 能记住过去互动的上下文并定制响应 – 将脱颖而出，而提供千篇一律机器人的公司将显得过时。这对企业施加了压力，促使其投资于定制 AI 代理（包括其语气、知识以及与客户数据的整合），以实现数字客户服务卓越。

AI 代理也在开启新的收入渠道和商业模式。例如，能够自主收集和分析数据的代理可能会促成新的 data-as-a-service 产品。优化能源使用或 supply chains 的代理可以作为高端“智能自动化”产品提供给客户。在软件领域，我们可能会看到 AI 代理本身的蓬勃市场。随着开源 AI 模型和工具的兴起，任何开发者或小公司都可以构建有用的代理——甚至将其出售给他人。

我们也预期 AI 代理将在历史上自动化滞后的领域推动创新。例如，cybersecurity 正在被主动的 AI 代理所改造。安全代理不仅仅是对攻击作出响应，它们可以自主猎取威胁，甚至表现得像一个 “self-healing immune system”。 到2026年底，企业可能会从传统的外围防御转向让自主安全代理监控业务流程的“健康”，并实时自动隔离任何异常或漏洞。

这种基于代理的方法可以消除大量常规安全警报，从而让人工分析师专注于高级威胁狩猎。另一个领域是 企业决策。随着代理能够快速模拟情景，管理者可能会使用 AI 代理在做出重大决策之前运行复杂的“假设”分析。AI 处理数据和建模结果的速度意味着企业可以探索更多备选方案，并以手动无法实现的方式优化策略。

即使是 可持续性 和运营也将受益。公司正在探索能够持续跟踪和优化能源使用、供应链排放以及其他环境指标的代理。到 2026 年，标准的 AI 治理可能会包括衡量 AI 运营本身的环境影响——例如优化 AI 工作负载以降低能源和用水消耗。这表明代理不仅使业务更高效，还通过智能资源管理帮助实现 ESG（环境、社会、治理）目标。

最终，大规模采用 AI 代理可能会改变各行业的竞争格局。利用代理实现更快、更智能运作的企业将迫使其他企业跟随或落后。坚持手工流程的组织可能在成本、速度和适应性方面相较于“AI 增强”竞争对手处于严重劣势。就像那些迟迟未采用互联网或移动技术的企业一样，慢于拥抱 AI 代理的公司面临失去效率和市场份额给更自动化竞争者的风险。

2026及以后

当我们展望2026年时，AI 代理正从一种新兴的实验技术转变为工作完成方式的基础组成部分。企业将以不同于以往的方式使用 AI 代理——不再是花哨的聊天机器人或孤立的试点项目，而是作为嵌入整个企业的数字同事和流程所有者。核心变化在于规模和思维方式：AI 代理将在明确的防护范围内被信任承担关键任务，员工也将常规性地与这些代理协作以实现目标。成功驾驭这一转型的公司将释放出显著的生产力提升、创新和竞争优势。然而，只有当组织在采用的同时承担起相应责任，这些收益才会实现。这意味着要投资于数据准备、员工培训以及强有力的治理框架，以确保 AI 代理有效并与业务目标保持一致。

在2026年，我们预计会看到企业的早期成功案例，这些企业已经“agentified”关键工作流 – 例如，一家公司使用一支代理团队将其后台运营提升了50%，或一家客户服务部门，AI 代理能够无缝处理80%的询问，仅将最棘手的案件交给人工。这些案例研究可能会证明 AI 代理的价值并推动更广泛的采用。然而，挑战仍然存在。完全自主的“通用 AI”代理仍然更多是理论而非现实 – 大多数代理将在狭窄领域表现出色，并在人工监督下运行。诸如伦理 AI使用、偏见和安全等问题需要持续警惕。组织将通过试错了解哪些流程真正受益于代理自动化，哪些则不受益。

总体而言，2026 年有望成为 AI 代理人成熟的一年：从炒作走向实用、规模化使用。企业将通过将其嵌入运营的结构中来以不同方式使用它们，就像过去几十年中的个人电脑或互联网一样。将 AI 代理人视为合作伙伴——放大人类优势而不仅仅是削减成本——的公司可能会取得最佳成果。2026 年及以后明确的目标是前者：利用具备代理性的 AI 赋能人们，推动业务前进，同时让人类保持在循环中。

通过谨慎的实施，这个 AI 代理人的新时代确实可以让我们摆脱繁重工作，并在整个企业中释放更高层次的创造力和生产力。来年将显示哪些公司能够掌握这种平衡，并将 AI 代理人的承诺转化为可持续的现实。一个早期的实践示例是 Unite.ai 计划在 2026 年大规模部署 AI 记者，旨在通过专门的 AI 记者——每位都有独特的个性——及时向公众提供更好的信息，展示了 AI 代理人如何在规模上被深思熟虑地部署，以增强以人为主导的新闻业，而非取代它。

一件事很明确：企业如果学会有效部署 AI 代理，将获得前所未有的能力来规模化知识、执行和决策。那些未能适应的企业不仅会落后——它们将越来越多地被能够适应的组织所取代。