2026年的人工智能体：企业将如何以不同方式运用它们
2026年有望成为企业人工智能体的一个转折点。在经历了数年的炒作和实验之后，人工智能体正在从令人印象深刻的演示演变为嵌入日常工作流的可靠商业工具，这得益于过去一年基础模型的快速发展——包括更快、更小的模型、巨大的上下文窗口以及思维链推理。随着人工智能体变得足够强大且可靠以进行规模化应用，企业正在学习如何最好地将这些自主程序与人类团队协同使用。从试点到主流应用2025年被许多人誉为“人工智能体之年”，几乎所有大型科技公司和无数初创企业都启动了智能体试点。然而，对于大多数组织而言，人工智能体在2025年仍处于试点或概念验证阶段。年底的调查显示，虽然62%的公司至少在进行智能体AI的实验，但只有23%的公司甚至有一个智能体系统在试点之外实现了规模化应用，通常还仅限于单一业务职能。在任何特定职能（如IT或财务）中，不超过10%的公司规模化应用了AI智能体，这突显了采用仍处于早期阶段。2026年，这种情况将发生改变。许多早期试验预计将升级为全面生产部署，将AI的潜力转化为切实价值。一份近期的行业综述预测，如果说2025年是智能体试点之年，那么2026年将是企业最终将AI潜力转化为可靠、规模化自动化的一年。未来一年，我们可能会看到AI智能体在更多职能和工作流中实现规模化，特别是在IT服务管理、知识研究和客户支持等早期智能体用例已成熟的领域。我们甚至可能见证“AI优先”组织的崛起——一些先驱公司将组织结构设计成由AI智能体驱动核心战略、创新和客户体验（而不仅仅是辅助人类）。能够行动，而不仅仅是聊天的人工智能体2026年最大的转变之一是AI智能体从被动助手演变为能够采取行动的主动智能体。直到最近，大多数企业所知的AI还是聊天机器人或分析引擎，在被询问时响应提示或分析数据。今天的AI智能体则强大得多：它是一种能够自主行动以理解、规划和执行任务的软件程序，并且能够与工具和数据库交互以实现用户目标。换句话说，智能体不仅可以回答问题，还可以被赋予一个高层次目标，并自行找出实现该目标的步骤，在此过程中调用API或软件工具。2025年，我们看到了第一波此类智能体——本质上是增强了基本规划和函数调用能力的大语言模型。例如，一个智能体可以将一个复杂请求（“研究我们的主要竞争对手并起草一份战略报告”）分解为子任务：浏览网页获取信息、使用电子表格工具进行分析，然后生成书面摘要。这些早期智能体并不完美，有时需要大量人工指导，但它们标志着超越静态聊天机器人的新范式。2026年将巩固AI智能体自主行动而非等待逐步提示的时代。正如Salesforce的研究部门所言，“2025年实现了超越简单提示和被动文本生成的企业AI，进入了一个数字智能体不仅会‘说’——更会‘做’的新现实。”在实践中，这意味着业务智能体将主动承担整个任务或工作流。不再是人类触发每一个动作，智能体可能会监控事件并主动采取行动。例如，如果在应用程序中检测到性能问题，AI智能体可以自动创建工单、通知开发人员智能体分析和修复错误、测试解决方案并部署补丁——所有这些都无需人工提示。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。至关重要的是，可靠性的提高支撑了这一转变。早期的生成式AI经常产生“幻觉”或错误，使得完全自主使用存在风险——当员工不得不花费数小时反复检查AI输出时，这种现象被称为“工作废料”。然而，在过去一年中，新技术使智能体变得更加可信。显著的进步包括函数调用，它允许AI安全地调用外部工具（例如数据库、计算器）来获取事实结果而非猜测；以及更长的上下文窗口，它允许智能体在决策时考虑更多的背景信息或文档。此外，像思维链提示这样的训练方法改进了推理能力，使智能体能够更可靠地分解问题和处理多步骤任务。得益于这些发展，企业在2026年终于可以大规模地将高价值流程委托给智能体，同时减少故障。简而言之，AI智能体正在成为真正的“自主同事”——不是人类的替代品，而是能够在最少监督下执行指令并实现成果的数字工作者。人机协作与新的劳动力角色与其说是取代员工，不如说2026年的AI智能体将增强人类工作者并重塑团队工作流。企业的主流愿景是建立一个混合劳动力，其中AI智能体处理重复性或数据密集型的任务，从而解放员工专注于更复杂、更具创造性或需要同理心的工作。企业发现，当智能体承担起繁琐的工作——编制报告、录入数据、起草初始内容——人类专家可以将更多时间用于战略、创新和基于关系的任务。例如，使用AI智能体自动化潜在客户筛选和数据输入的销售代表，可以将时间投入到建立客户关系和达成交易上。客户支持人员可以依靠AI即时检索客户历史记录甚至解决简单查询，从而使人工客服能够专注于高价值或敏感案例。这种人与AI的协作对生产力产生了“乘数效应”：人们用更少的倦怠感完成更多工作，因为他们的AI助手在幕后处理了繁重的工作。至关重要的是，企业正在学习如何把握人在回路监督的适当平衡。商业领袖越来越将AI智能体视为赋能员工的工具，而不是孤立运作的自主决策者。“我们应该授权员工决定他们希望如何利用智能体，但并非在所有情况下都取代他们，”IBM的AI专家Maryam Ashoori建议道。实际上，这意味着每个团队决定哪些任务可以安全地委托给AI，以及哪些地方必须保持人类判断的核心地位。常规且定义明确的流程（如转录和总结会议、检查库存水平）可以卸载给智能体，而任何需要细致判断、创造力或人际交往技能的任务仍然需要人类参与。组织也在建立明确的升级路径：如果AI智能体遇到边缘案例或不满意的客户，人类主管可以迅速介入。2026年，随着公司适应拥有AI“同事”，我们还将看到新的角色和指标出现。例如，开发人员正从纯粹的编码转向成为“智能架构师”，指导和策划AI智能体的工作。许多程序员将用自然语言描述预期功能，并让智能体生成和测试代码，而不是编写底层代码——这一趋势有些人称之为“自然语言编程”或“氛围编码”。这并不会使人类开发人员过时；相反，他们充当其AI助手的管理者和教练，验证输出并处理边缘情况。事实上，新一代“AI原生”工程师正在崛起——他们擅长与AI协同工作，并能将多个智能体整合到复杂的项目中。Salesforce预测，那些正式采用这些AI-人类结对编程实践的团队，将能快30-50%地交付功能，将经验丰富的工程师的专业知识与AI智能体的速度和知识广度相结合。甚至公司衡量其劳动力的方式也可能改变。一些专家预见，“智能体数量”将与员工人数一起成为组织中的关键指标。管理者可能很快就会说“我们有100名员工和50个AI智能体在各个部门工作”，而不是说“我们的团队有100名员工”。从这个意义上说，每个知识工作者都可能在其个人工作流中拥有一个或多个AI智能体，充当他们不知疲倦的助手。重要的是，人类仍将处于决策和监督的中心。文化转变在于，各级员工将习惯于将某些任务委托给AI，并与智能体作为团队的一部分进行协作。那些投资于提升员工与AI有效协作技能的公司——将AI素养视为核心工作技能——将获得竞争优势。编排多智能体系统2026年企业将以不同方式使用AI智能体的另一个方面是部署多个协同工作的专业智能体，而不是依赖一个通用AI来完成所有事情。早期的企业AI采用通常始于针对单个任务的单一“副驾驶”助手（例如一个AI回答客户聊天）。但公司正在发现孤立智能体的局限性。一个单独的智能体可能很强大，但最终会成为一个“数字孤岛”——它可能擅长一项狭窄的任务，但无法在整个组织内扩展或处理更复杂的跨职能流程。未来是经过编排的AI劳动力：一个主要的编排器智能体协调一群更小的专家智能体，每个智能体都像公司中的部门一样专精于某个领域（财务、IT、营销等）。编排器处理高层规划，并将子任务委托给相应的专家智能体。这种方法反映了高效的人类团队——专业化与自上而下的协调相结合——并承诺比一个处理所有事情的大型单体AI具有更大的可扩展性和可靠性。早期采用者已经在朝着这些多智能体系统迈进。到2026年，许多企业将实施多个AI智能体协作，以自动化端到端工作流。例如，在销售流程中，一个智能体可能自主研究潜在客户并进行资格筛选，然后移交给另一个起草个性化销售邮件的智能体，同时第三个智能体分析活动指标——所有这些都由一个总体的AI“经理”协调。这种分工允许每个智能体更简单、更专注，从而减少错误。事实上，2026年可能是专业AI智能体之年：公司将部署数十个与明确目标一致的小型、特定领域的智能体，而不是一刀切的AI。每个智能体都可以针对其细分领域进行优化（例如，一个在财务规则方面受过深入培训的会计智能体，或一个精通招聘流程的人力资源智能体）。为了使多智能体生态系统有效运作，企业将继续投资于智能体编排框架。协调许多自主智能体并非易事——它需要智能体之间能够通信、共享状态或上下文，并且不会相互干扰。另一个基础是集成的上下文：所有智能体都从一个共享的、统一的数据源或记忆中获取信息，以便每个决策都能考虑相关的企业知识。许多公司苦于数据分散、孤立，这使得任何AI都难以获得完整的上下文。到2026年，预计将会有重大努力来连接数据源，并为智能体提供“准确的上下文工程”。成功的实施可能会使用集中的知识库或向量数据库，供多个智能体查询。最后，需要强大的多智能体治理和可观测性工具来监控所有这些动态部分。2026年，共识是编排对于企业级AI至关重要。最终目标是实现一个“智能体化企业”，在这个平台上，人类、AI智能体、应用程序和数据都能流畅地集成，打破孤岛，实现全公司范围内的自主流程。实现这一愿景还需要几年的历程，但2026年将为那个由智能体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”的兴起随着企业在2026年部署更多的AI智能体，信任和治理成为成败的关键因素。2026年的座右铭是，公司必须在每一步都平衡AI自主性与人类监督。具体来说，这意味着随着AI智能体融入运营，需要实施严格的治理框架——从权限和监控到故障安全机制。一个新兴的挑战是“影子AI智能体”在没有适当监督下运作的风险。就像员工采用未经授权的应用程序时出现“影子IT”一样，我们可能会看到善意的员工悄悄使用未经IT或合规部门审查的AI智能体或自动化脚本。专家警告说，具有广泛访问权限的未经批准的智能体可能充当不受监控的数字内部人员，给安全带来巨大的盲点。到2026年，有远见的董事会和首席信息官将开始对AI智能体提出“他们向人提出的同样问题：谁被允许做什么，使用哪些数据，在谁的监督下？”公司将需要制定政策来清点所有正在运行的AI智能体，并防止恶意自动化行为溜进来。治理的一部分还将涉及明确的问责制：如果AI智能体出错，例如删除记录或进行未经授权的交易，组织中的某个人仍需承担责任。商业领袖们认识到，不能仅仅责怪“AI”——你需要审计追踪来追溯每个智能体的行为，并确定是谁部署或批准了该智能体。为了建立信任，2026年的公司正在实施几项最佳实践。透明度和可解释性是关键：企业将要求AI智能体为其决策提供推理或证据，或者至少其决策过程可以在事后进行审计。这可能涉及记录智能体的“思维过程”（其提示、工具调用和中间结论），以便人类可以审查它是如何得出某个行动的。公司也正在将沙盒测试和模拟作为标准程序。在让AI智能体在生产系统中自由运行之前，可以在受控环境或“数字孪生”模拟中进行测试。另一个治理重点是安全网和回滚机制。公司将坚持要求每个自主行动在出错时都是可逆的。例如，如果允许AI智能体执行更改（比如调整价格或更新数据库），应该有一种自动方式来撤销这些更改或在智能体偏离脚本时停止它。此外，合规性和伦理准则将被嵌入到智能体设计中。受监管的行业（金融、医疗保健）将为智能体编程约束，以防止它们暴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风险官来监督部署。最终，那些在AI智能体规模化应用上取得成功的公司，将是那些像对待创新一样认真对待治理和战略的公司。AI领导者强调，可持续的AI未来需要两件事齐头并进：强大的AI治理和专注于业务价值的清晰AI战略。治理确保AI与人协作并在设定的边界内工作，而战略确保AI被应用于真正驱动经济价值的地方，而不是仅仅为了用而到处使用。在2026年，我们预计公司将超越最初的“AI淘金热”心态（即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。领导者将提出关于投资回报和风险的尖锐问题。他们将识别特定的高投资回报率用例来进行智能体化，而不是“一切皆AI”——并确保他们具备相应的监督和培训来负责任地做到这一点。新的竞争优势与机遇随着AI智能体在2026年成为主流商业工具，它们也注定成为新的竞争优势和创新来源。一个有趣的预测是，品牌的形象将越来越多地由其AI智能体来定义。随着客户通过数字智能体（在网站、应用程序、服务中心）与公司互动，这些AI智能体的质量和个性会极大地影响客户体验。换句话说，如果你银行的AI助手提供及时、个性化和富有同理心的服务，客户会将这种积极体验与你的品牌联系起来——而一个笨拙、通用的AI可能会把他们赶走。深度个性化将成为常态；消费者已经习惯于在互动中记住他们历史和偏好的AI。那些部署具有“关系智能”——即AI能记住过去互动的上下文并定制响应——的智能体的公司将脱颖而出，而那些提供一刀切机器人的公司将开始显得过时。这给企业带来了压力，要求它们投资于定制AI智能体（其语气、知识和与客户数据的集成），将其作为一种数字客户服务卓越性的体现。AI智能体也在解锁新的收入流和商业模式。例如，自主收集和分析数据的智能体可能促成新的数据即服务产品。优化能源使用或供应链的智能体可以作为高级“智能自动化”产品提供给客户。在软件领域，我们很可能会看到AI智能体本身的市场蓬勃发展。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一个有用的智能体——并可能将其出售给他人。我们还预计AI智能体将在历史上自动化滞后的领域推动创新。例如，网络安全正在被主动式AI智能体所改变。安全智能体不仅可以对攻击做出反应，还可以自主搜寻威胁，甚至像一个“自我修复的免疫系统”一样行动。到2026年底，公司可能会从传统的边界防御转向让自主安全智能体监控业务流程的“健康”状况，并实时自动隔离任何异常或违规行为。这种由智能体驱动的方法可以消除大量常规安全警报，从而使人类分析师能够专注于高级威胁搜寻。另一个领域是企业决策。随着智能体能够快速模拟场景，管理者可能会在做出重大决策之前使用AI智能体运行复杂的“假设”分析。AI处理数字和模拟结果的速度意味着企业可以探索更多的替代方案，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。公司正在探索持续跟踪和优化能源使用、供应链排放和其他环境指标的智能体。到2026年，标准的AI治理可能包括衡量AI运营本身对环境的影响——例如，优化AI工作负载以降低能耗和用水量。这表明智能体不仅使业务更高效，还通过智能资源管理帮助实现ESG（环境、社会和治理）目标。最后，大规模采用AI智能体可能会改变跨行业的竞争格局。那些利用智能体以更快、更智能方式运营的企业将迫使其他企业效仿或落后。那些固守手动流程的组织可能会发现，在成本、速度和适应性方面，与“AI增强型”竞争对手相比处于严重劣势。就像那些迟迟不采用互联网或移动技术的企业一样，缓慢接受AI智能体的公司面临着效率和市场份额被更自动化的对手夺走的风险。2026年及未来展望2026年，AI智能体正在从一种新兴的、实验性的技术转变为工作如何完成的基础组成部分。企业将以不同于以往的方式使用AI智能体——不是作为噱头式的聊天机器人或孤立的试点，而是作为集成在整个企业中的数字同事和流程所有者。核心变化在于规模和思维模式的转变：AI智能体将被信任处理关键任务（在明确定义的护栏内），员工将例行与这些智能体协作以实现成果。成功驾驭这一转型的公司有望释放显著的生产力提升、创新和竞争优势。然而，这些收益只有在组织将采用与责任相结合时才能实现。这意味着需要投资于数据准备、员工培训和强大的治理框架，以确保AI智能体有效并与业务目标保持一致。在2026年，我们期望看到企业早期成功案例，这些企业已经“智能体化”了关键工作流——例如，一家公司使用一组智能体将其后台运营速度提高了50%，或者一个客户服务运营中，AI智能体无缝处理了80%的查询，只将最棘手的案例转交给人类。这些案例研究可能会证明AI智能体的价值并鼓励更广泛的采用。然而，挑战依然存在。完全自主的“通用AI”智能体仍然更多是理论而非现实——大多数智能体将在狭窄的领域表现出色，并在人类监督下运作。诸如AI伦理使用、偏见和安全等问题需要持续警惕。组织将通过试错来学习哪些流程真正受益于智能体自动化，哪些则不然。总体而言，2026年有望成为AI智能体成熟的一年：从炒作转向实际、规模化的应用。企业将以不同的方式使用它们，将它们嵌入到运营的结构中，就像过去几十年的个人电脑或互联网一样。那些将AI智能体视为合作伙伴——放大人类优势而不仅仅是削减成本——的公司可能会看到最好的结果。2026年及以后的目标显然是前者：利用智能体AI来赋能人类并推动业务向前发展，同时保持人在回路中。通过谨慎的实施，这个AI智能体的新时代确实可以将我们从繁琐工作中解放出来，并在整个企业中释放更高层次的创造力和生产力。未来一年将显示哪些公司能够掌握这种平衡，并将AI智能体的承诺转化为可持续的现实。一个关于这在实践中将如何呈现的早期例子是Unite.ai计划在2026年大规模部署AI记者，旨在通过专门的、各自具有独特个性的AI记者，及时更好地向公众提供信息——这说明了AI智能体如何能够经过深思熟虑地大规模部署，以增强而非取代人类主导的新闻业。有一点是明确的：学会如何有效部署AI智能体的企业将获得前所未有的扩展知识、执行和决策的能力。那些未能适应的企业将不仅仅是落后——它们将越来越多地被那些做到了的企业所取代。
