2026年驰赢策略，AI将从「会说话的搜索框」蜕变为「自主工作的数字团队」，普通人面临的不再是简单的对话技巧，而是如何高效调度AI代理的能力挑战。本文将揭示代理元年的三大核心变化，剖析必备的跨模态素养与本地部署能力，并提供一套12个月的实战升级路线，助你从AI使用者转型为AI指挥官。
如果说 2023–2024 是「全民学会跟 ChatGPT 聊天」的两年，那 2026 很可能就是一句话——只会聊天的人，开始被系统性边缘化了。
这一年，AI 正在从「会说话的搜索框」，悄悄进化成「一整个数字团队」：能自己规划、自己调工具、自己跑流程，甚至自己复盘。 而对普通人来说，真正决定你还能不能混下去的，不再是“提示词写得多花哨”，而是：你有没有能力把一群 AI 代理排成一条「会自己干活」的工作流。
这篇文章，我想做三件事：
先讲清楚：2026 这个「代理元年」到底变在哪儿。再拆开：普通人要补哪些能力，才不会被甩出牌桌。最后给一条现实可执行的 12 个月路线，你可以对照着，一步步把自己从「会用 AI」升级成「会调度 AI」的人。过程中提到的工具，我都会给出国外常见版本 + 中国大陆能用的同类工具，你可以选自己环境适配的那一套。
01 聊天机器人时代，真的要结束了回头看 2023–2024，那是典型的「AI 蜜月期」：大家沉迷于跟 ChatGPT、Claude 聊天，写文案、改简历、翻译、写 PPT，工具本身比工作结果更让人兴奋。
但 2026 的趋势很清晰：企业不想再养一堆「会聊天」的模型，它们要的是能自己干活的数字同事。
所谓 Agent（代理），核心有三件事：会推理（Reasoning）、会规划（Planning）、会执行（Execution）。换句话说，它不只是「回答你」，而是能接一个目标，比如「把这个月所有客户投诉按严重程度分级，然后生成一份总结报告发给运营群」，然后自己去：
读邮箱、读工单系统抽取关键信息、打标签写报告、发消息、建任务这就是从 LLM（大型语言模型）到 LAM（大型行动模型）的跃迁。
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 这类框架，已经能让模型自己「调教」提示词；真正稀缺的是：你能不能把公司的一条业务链拆成一个个节点，让一群 AI 代理和几个人类角色协同跑起来。简单粗暴讲一句： 2024 年是“谁跟 AI 聊得好谁占便宜”；2026 年开始，是“谁能给 AI 排活、定流程，谁才有议价权”。
02 多模态默认化：你给 AI 的不再只是字还有一个改变，很多人没真正意识到：2026 年的 AI，不再是「只吃文字」的语言模型，而是默认多模态。
现实里的交互更像这样：
维修工程师戴着 AR 眼镜，对着设备拍一圈视频，说一句「这个位置总是异响，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周到底哪里出了问题，给一个能给老板讲的版本。」法务直接拖入十几份合同 PDF，让 AI 从里边捞出所有「赔偿条款」「排他条款」，做成一个对比表。也就是说，未来你给 AI 的「提示」，会变成一个混合包：截图 + 文档 + 数据 + 语音，再加一点文字说明。能不能把这些模态组合好、上下文讲清楚，直接决定 AI 给不出靠谱结果。
这就是所谓的 Cross-modal Literacy（跨模态素养）： 你不再是「写一句话给 AI」，而是策划一整份上下文包给 AI。
国内可用的多模态入口，其实已经一大堆了：
通用对话：Kimi、通义千问、智谱清言、DeepSeek、豆包带文档/知识库能力的企业版：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：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重点不是「哪个更强」，而是：你习不习惯把问题和素材变成“多模态上下文”，丢给它们。
03 主权 AI：本地跑模型这件事，会变成基础能力还有一个很现实的问题：全靠云端大模型，成本和隐私都是雷区。
成本：团队里每个人都开 3–5 个付费模型，一个月烧掉几千上万很正常；隐私：很多涉及客户、财务、人事的数据，你根本不敢往外网模型里扔。2026 年一个很确定的趋势，就是 Sovereign AI（主权 AI）+ 本地推理： 简单理解，就是「能自己掌握、自己部署、自己关掉」的一套模型能力。
国外常见的是：
Ollama、LM Studio：在个人电脑上管理和运行开源模型（Llama、Mistral、DeepSeek 等）AnythingLLM、GPT4All：本地 RAG / 知识库问答国内其实也已经起飞了：
模型侧：DeepSeek 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侧：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私有模型对普通人来说，门槛不是「自己训练模型」，而是很现实的三件小事：
第一，看得懂一台电脑的 AI 能力：CPU、内存先不说，至少要分得清 GPU / NPU、显存大概多少，知道「8G 显存可以跑小模型，24G 才能跑大点的东西」。
第二，会按教程部署一两个本地模型：比如用 Dify 或 AnythingLLM 拉起一个带网页界面的本地问答助手，专门吃你自己的 PDF / Word / 笔记。
第三，知道什么东西不该往云上的大模型里扔：客户名单、人事资料、未发布的业务数据，一律本地处理，用本地模型摘要、检索。
这是 2026 年很现实的一条分界线：只会云端对话的人，迟早被 IT 和法务拦住；能搞定本地模型的人，会变成团队里少有的“安全出口”。
04 结构化对话：从“跟 AI 聊天”到“给 AI 写脚本”说完大环境，我们开始落地到第一块核心能力：结构化交互。
一句话总结： 随便聊一聊，已经撑不起一个完整业务流程了； 你要学会的是——用一种「类编程」的方式，跟 AI 说话。
最典型的两个武器，一个是 XML / JSON，另一个是伪代码（Pseudo-code）。
用 XML / JSON 给 AI 画清边界自然语言最大的 bug 是「模糊」。你觉得讲清楚了，模型未必懂；你让它输出成表格，它过一会儿就开始跑题。
解决办法驰赢策略，就是用标签把上下文、任务、约束、输出，这四件事分开写。比如你要它做合规审查，可以这样写（国内用 DeepSeek、通义千问、智谱清言、Kimi 都能吃得懂）：
<role>你是一名资深的数据合规专员，熟悉GDPR和中国个人信息保护法。</role>
<task>请逐条分析输入的客户反馈内容，判断是否存在个人敏感信息泄露风险。</task>
<constraints>1. 不得修改原文，只能做标记和说明。
2. 如果不确定，标为“需人工复核”，不要乱猜。
3. 输出时必须用JSON数组，每一项对应一条记录。</constraints>
<output_example>[{“id”: 1,”risk_level”: “高/中/低”,”reason”: “简要说明原因”}]</output_example>
你会发现，只要你肯花这点力气，模型的胡说八道、格式乱飞、漏字段，会一下子少很多。 这就是从「聊天」到「写脚本」的第一次跨越。
同理，JSON 也是一样的道理：你想它输出成什么结构，先把样例 JSON 给它看一眼，远比「帮我写个报告」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。 你不用真学 Python，但要学会用「程序员脑子」拆自己的任务。
比如你想让 AI 帮你处理客户邮件，你可以不说「帮我分类」，而是写成这样：
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，生成一段 2～3 句的人性化回复草稿。
你会发现，一旦你用这种「IF / ELSE / FOR」的格式跟模型说话，它的表现会比你一句模糊的自然语言好很多。
这也是为什么我一直强调：未来的“非技术人”，不需要会写长代码，但一定要会用「代码式思维」跟 AI 说人话。
05 COSTAR / DEPTH：给 AI 和自己一套稳定思考模板光靠 XML / 伪代码，还不够。 你需要一套「自己也能记住、AI 也能执行」的通用框架。
比较好上手的有两个：COSTAR 和 DEPTH。
COSTAR 可以理解成「把任务说清楚」的清单： 先讲 Context（背景），再讲 Objective（目标），再设定 Style / Tone（风格和语气），说明 Audience（受众是谁），最后把 Response（输出形式）钉死。
举个简单例子，你要写一篇给老板看的复盘：
背景：这个项目做了多久、目的是什么；目标：这次复盘要帮老板看到哪些核心信息；风格语气：严谨一点、数据感重一点；受众：老板只看 5 分钟，所以不能太散；输出：希望是一页 PPT 概要 + 三条结论。你可以直接写在提示里，让 AI 也按照这个顺序来想。用久了，你自己对任务的拆解能力也会上去，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（评估计划）、再 Plan（选工具）、再 Test（小规模验证）、最后 Handle（出错怎么办）。 你在设计工作流的时候，把这几个步骤写在 System Prompt 里，AI 代理会按这个节奏走，出错会少很多。
这里的重点不在于「背框架」，而在于：你开始习惯用模板化的方式跟 AI 交代工作，而不是临时起意随便问一句。
06 无代码编排：把 AI 变成一条自动跑的流水线有了结构化交互，下一步就是：把这些调用，串成一条自动化流水线。
这块很多人卡在「我不会写代码」。 但 2026 年，对非技术人其实已经非常友好了——靠一堆拖拖拽拽的工具，你就能做出过去要仰仗工程师的东西。
n8n / Dify / Coze / AppBuilder：你手里的“可视化中台”
国外大家常提的是 n8n（自建工作流自动化），本质是一个「乐高式流程引擎」。 你可以把它类比成：飞书自动化 + 钉钉宜搭 + Zapier + 一个内置 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，跑在自己服务器）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，可以长这样：
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，给这个人打标签（地域、预算、需求分类）；第二步：写一条个性化欢迎语和一条「三天后关怀」文案；第三步：把标签写进 CRM（比如纷享销客、Salesforce 中国版），把欢迎语发给对应的销售，或者直接通过机器人发出去；第四步：每周自动汇总本周新增客户画像，发一份简报给运营经理。你需要做的，就是在 n8n / Dify / Coze 工作流里，把这些步骤画出来、连起来、测一遍。 中间如果需要复杂一点的数据处理，再插一个 Python Code 节点，写 5 行代码搞定就行。
Flowise / Dify / 文心知识库：给每个团队配一个「懂行」的机器人驰赢策略
另一个方向，是把 RAG / 知识库问答做成产品，变成一个「会说话的内部 FAQ」。
国外很多人用 Flowise（一个基于 LangChain 的可视化构建器）。 在国内，你可以直接上：
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 助手你可以很轻松做出这样的东西：
HR 小助手：吃掉公司员工手册、各类制度，帮大家解答「请假怎么走」「报销限额多少」「年终奖怎么算」。法务合同助手：吃掉一类标准合同模板和以往修订版本，让销售能先做一轮自助审查，把明显不行的条款先标出来。客服知识库助手：吃掉历史 FAQ 和工单，让一线客服只需要处理复杂情况。这类工具的核心，不在于「多炫酷」，而在于一个词——可复用工作流。 你配好一次，整个团队的人都能用；你再稍微调一下权限控制，它也可以变成你卖给其他公司的一个产品。
07 个人 RAG 和“第二大脑”：AI 要吃你的笔记，才真的是你的再往下一层，就是你自己的知识管理。
信息爆炸的年代，记性好已经没用，检索能力才是关键能力。RAG（检索增强生成）本质上就是在问： 如何让 AI 只在一个「你自己喂的数据池」里思考，而不是在互联网上乱猜。
个人层面，很现实的做法是： 用一个「本地优先」的笔记 / 文档系统，再加一个有向量检索能力的 AI 层。
工具组合大概是这样：
笔记 / 文档存储层： 本地派：Obsidian、Logseq（都用 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」。你要做的是，把自己的输出习惯，从「记一堆分散的笔记」换成「所有东西都进同一个知识池，AI 能帮我串起来」。
比如，你可以给自己设一个小目标：
过去一年你做过的项目总结、会议纪要、复盘，都丢进一个「项目知识库」里；用 Dify / AnythingLLM 拉起一个本地问答助手，只接这个知识库，不联网；然后问它：「帮我列出去年所有项目里，客户反复提过的 5 个核心痛点。」它会跨文档帮你总结，然后你用人类脑子去做抽象、做决策。这是 RAG 最有价值的地方：帮你从“琐碎经验”里挖出“可迁移模式”。
08 哪些技能会被淘汰，哪些新角色正在冒头聊完工具和能力，我们回到一个最扎心的问题： 2026 年，哪些技能会被快速贬值？
很现实，至少有三类：
第一，纯执行型的内容生产。 平台已经被 AI「垃圾文案」砸过一轮了，现在算法更看重的是：独特视角、数据支撑、叙事结构，而不是“谁字多谁赢”。 写 800 字中规中矩的 SEO 文章，已经没有溢价； 能拿数据讲故事、能把复杂东西讲清楚，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 等国产编码模型，写 CRUD、写 SQL、写脚本已经是「一句话的事情」。 你未来要做的，不是「会不会写 for 循环」，而是「这个系统该怎么拆」「如何防止出 bug」「出了问题怎么排查」。
第三，机械式的信息搬运。 翻译、录入、转写、抄 PPT，这些工作都在被多模态模型吞掉。 你再去卷「打字速度」「翻译速度」，意义不大。
那有什么新角色在冒头？
AI 运营 / 自动化专员：画流程图、识别痛点、选工具、搭工作流的人。现在很多大厂已经在招「智能自动化专家」「AIGC 运营」。AI 治理 / 伦理 / 红队测试：专门「搞破坏」的人，负责试着诱导代理系统出错，然后修规则、加护栏，让系统更安全。人机协同架构师：设计「哪些事交给 AI、哪些事交给人、怎么交接」的人，让人和代理像一个团队一样工作。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 一条现实的 12 个月升级路线（适合普通上班族）如果你愿意认真在 2026 年做一次升级，我会建议你按「四个季度」来走，每周拿出 5–10 小时就够。
第 1 季度：学会「写脚本式对话」+ 搭本地基础设施第一个月，专注一件事： 把你跟 AI 说话的方式，从碎碎念，变成结构化。
你可以选一个你常做的场景，比如写周报、写项目复盘，强迫自己每次都用 COSTAR 框架 + XML 标签来写提示，把背景、目标、风格、受众、输出格式全部写清楚。 模型可以用 DeepSeek / 通义千问 / Kimi / ChatGPT 任意一个，关键是练自己的拆解能力。
第二个月，搭一个本地模型环境。 能上外网的，可以试试 Ollama； 不方便的，就用 Dify 自部署 + 一个开源模型，或直接玩玩 DeepSeek 本地版、智谱 GLM-Edge 的 Demo。 目标很简单：断网状态下，也能让一个模型帮你总结一份本地 PDF，体验一下「我的数据只在我机子里流转」的感受。
第三个月，搞一个自己的小型知识库。 选 Obsidian / Logseq / Wolai / 语雀 / 飞书文档 里你最顺手的一个，把过去一年的项目文档、复盘、笔记都丢进去，再配一个 RAG 工具（Dify 知识库、AnythingLLM 等）。 然后只做一件事： 逼自己所有新知识都先记进去，再用 AI 定期帮你「复盘」和「串联」。
第 2 季度：无代码自动化，做出第一条真正能跑的工作流第四个月，上手一个工作流编排工具。 如果你愿意自己搭服务器，用 n8n / Dify； 如果你更偏向 SaaS，可以玩 Coze 工作流、通义 AppBuilder、百度 AppBuilder、飞书自动化 / 钉钉宜搭。
给自己定一个小项目，比如：
「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，生成一个标准格式的需求文档，同时发给相关同事。」
你会被迫搞明白：触发器是什么、每一步怎么传数据、AI 节点怎么调、失败了怎么重试。
第五个月，把 API 和 Webhook 补上。
你不需要变成后端工程师，但要搞明白：
什么是 API Key；怎么用 HTTP 节点去调用一个外部服务（比如「查天气」「查汇率」）；JSON 是什么样子，怎么把上一步输出的 JSON 字段，映射到下一步。第六个月，做一个简单的代理。
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、通知、任务、机会，还是需要你当场回的；写一行摘要 + 一个建议动作，把所有结果推送到你的飞书 / 企微；对于标准问题（如「发票抬头」「合同模板」），直接起草一个回复草稿给你。这里你会第一次真正体验到：AI 不再是「你问一句它答一句」，而是「自己在后台干活」，你只负责看结果。
第 3 季度：用一点 Python，把工作流的短板补齐第七个月，认认真真跟 AI 学一波「微型 Python」。
找一个自己痛的场景，比如处理 Excel； 让 DeepSeek / 通义灵码 / CodeGeeX 给你写脚本，你负责读懂、改一改、跑一下，搞清楚哪里出了错。
目标很朴素： 你能在 n8n / Dify 的代码节点里，写出 10 行以内的脚本，完成别人节点完不成的数据处理。
第八个月，尝试多代理协作。
你可以用 Dify / Coze 的多 Agent 能力，或者用「多个大模型 + 多个节点」模拟一个团队，比如做一个内容生产流水线：
代理 A：做选题研究（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）改成不同版本你会直观感受到，「一个大模型啥都干」远不如「多个专职小代理各司其职」。
第九个月，把「人在回路」设计进去。
你要做的，就是给自己一个审批节点： 任何对外的东西（发给客户、发给老板、动钱的），都先发一份预览给你，只有你点「通过」，工作流才继续。
这样做的意义有两个：
保护你自己，避免「AI 自作主张」出事故；从工具层面把「人类承担最后责任」这个逻辑写死，帮你在团队里赢得信任。第 4 季度：行业落地 + 打造自己的作品集第十个月，做一个「跟你行业强相关」的项目。
如果你在 HR，就做一个「简历初筛 + 候选人沟通」工作流； 如果你在销售，就做一个「线索清洗 + 邮件触达」工作流； 如果你在财务，就做一个「票据识别 + 凭证生成 + 风险提示」工作流。
要求只有一个： 这个东西，能真正在你现在的公司里跑起来，用上。
第十一个月，学一点 AI 治理。
尝试从「坏人视角」攻击你自己做的系统： 诱导它泄露隐私、生成违规内容、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「会做东西」走向「能负责东西」的关键。
第十二个月，把所有东西打包成作品集。
写清楚每一个项目的：
场景是什么、原来怎么做、痛点在哪儿；你怎么拆、用什么工具、工作流长什么样；上线后带来了什么变化（节省时间、减少错误、提高收入）。这份东西，既是你在公司内部争取话语权的筹码，也是你未来职业转型的护身符。
10 最后：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」，人类负责「提问、编排、裁决」。
真正不会被替代的，是三类能力：
第一，战略问责。 AI 可以帮你做财务分析，但「这笔收购要不要做」「这个风险接不接受」，最后一定是人背锅。 背锅能力，就是你的护城河。
第二，语境和关系。 AI 永远不知道你老板今天心情好不好、客户跟你关系有多铁、某个同事其实在暗中卡你。 这一切「上下文」，只有人懂。你懂得越多，你在团队里就越不可替代。
第三，品味和创新。 AI 永远是在历史数据里找答案，而不是发明新的标准。 审美谁说了算、风格往哪儿走、品牌敢不敢冒险，这些决定权，只掌握在人手里。
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 管的人，还是能指挥一支 AI 代理军团的人。
前者会越来越便宜，后者会越来越稀缺。 现在开始，把自己从「用工具的人」，往「编排系统的人」那一侧，一点一点挪过去，就已经比 95% 的人走得早了。
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&教育行业深度研究。
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