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AI Agent正在消灭编程岗位?真相是:这是程序员的最好时代!小白开发者如何抓住这波AI红利?

当通用人工智能(AGI)的宏大叙事仍在进行时,一场真正决定产业互联网未来格局的变革已悄然降临——AI Agent(智能体)时代已经全面到来。这一年,AI Coding、AI效率工具、AI视频创作,各种Agent层出不穷,2025年既是Agent元年,也拉开了Decade of Agent(智能体黄金十年)序幕。

有人把Agent比作十年前移动互联网时代的APP,其实在我看来,Agent带来的各行业各场景颠覆式革新远大于APP,概括下来,Agent为下一个十年带来了三大革命:

第一是交互革命,从专业流程到超低门槛

AI Agent带来的第一重革命是交互方式的根本性转变。试想一下,能用自然语言精修视频,之后谁还会学PS;能用需求输入直接编程,谁还会学C++;能用托拉拽直接生成3D模型谁还会学CAD;能用一张照片甩给系统直接生成图表谁还学会Excel。传统的数字化平台,无论是ERP、CRM还是SaaS工具,都要求用户进行“指令式计算”:用户必须一步步操作、输入数据、点击按钮,系统被动响应。Agent时代,我们迎来“意图式计算”的新纪元。员工不再是系统的“执行者”,而是智能体的“调用者”。他们只需明确目标(Intent),说出需求,智能体便能自主规划路径、调用资源、跨系统执行任务。

第二是入口革命,从询价查数到意图截取

原来的入口是开启一个任务,现在的入口是截取一段意图。在传统的产业互联网格局中,“平台”是绝对的中心,是流量的入口和交易的节点。企业围绕着平台进行信息发布、撮合交易和履约交付。Agent的崛起,将从根本上改变这一中心化的结构。每一个企业、甚至每一个业务单元,都可以拥有自己的专属Agent,自主智能体将代表个人和组织进行协作、谈判和交易,这些智能体驱动的生态系统有潜力重组数字市场 。它既是企业对外的“超级入口”,也是产业网络中的“智能节点”。最高频的交互就能带来新的入口级机会,工业品赛道的AI物料管家、家装家居赛道的AI设计师、母婴宠物种植养殖赛道的AI知识顾问、大宗原料赛道的AI采购员都是未来TOB新入口的有利竞争者。

第三是商业模式革命,从订阅&价差到效果付费

AI Agent的自主性与目标导向性,彻底颠覆了传统SaaS的商业模式。SaaS(Software as a Service)的定价逻辑基于投入(用户数、功能模块、使用量),而RaaS(Result as a Service)则为产出(成果、价值)定价。原来一万一年,现在用你赚钱,AI正推动数字化从“按人头付费”(Per-seat Pricing)向“按效果付费”(Outcome-based Pricing)过渡。这种模式将服务商与客户的利益深度绑定,服务商的收入直接取决于Agent为客户创造的实际价值。以往产业互联网的核心商业模式其实是各种“差”的组合,信息差、运力差、贸易价差、周转差等共同构成了一个数字贸易商的毛利润,以往saas的核心商业模式则是订阅费和项目费的一个尴尬组合,AI的按效果付费,既能突破saas企业的低速度困境,又能突破产业互联网企业的低毛利困境,打破了高规模高毛利高速率的不可能三角.

相比于ToC广阔无限的星辰大海,ToB是深沟高垒的坚城硬寨。对于ToB领域的数字化平台而言,2026不再是“是否采用AI”的选择题,而是“是否被淘汰”的生死题。在看了上百家AI应用企业之后,我越来越深刻地感受到,到2026年,所有未能将AI Agent深度融入其核心业务逻辑的产业数字化平台,都将面临被市场淘汰的命运。产业数字化平台将在Agent时代迎来三次进化

第一次进化,所有SaaS工具都会变成AaaS(Agent as a Service)

未来的软件不再是一个被动的功能集合,而是一个个可以被雇佣的、具备特定技能的Agent。AaaS的核心在于Agent的自主性、目标导向性和学习能力 [3]。它将软件从“被动工具”升级为“主动伙伴”。例如,传统的营销自动化SaaS只是一个工具集,而AaaS营销智能体则能自主监控市场、判断最佳跟进时机、生成个性化内容并调整策略。企业不再购买CRM软件,而是雇佣一个“销售增长Agent”,它内置了所有必要的客户管理、销售预测和营销自动化能力。

第二次进化,所有B2B平台都会变成A2A平台

企业间的采购和销售,将越来越多地由双方的Agent自主完成。采购方的Agent根据生产计划和库存水平,自动向外发布需求;供应方的Agent则实时响应,进行智能报价、谈判和订单确认。整个交易过程的效率、透明度和准确性将达到前所未有的高度。Agent2Agent协议和模型上下文协议(MCP)的出现,使得不同开发商、不同框架的智能体能够无缝协作,实现端到端的业务自动化,这彻底重塑了系统集成模式,从传统的人工集成转变为Agent间的自主协同。

第三次进化,S2B2C将演变为S2A2B或S2A2C

在传统的供应链协同模式中,S(供应平台)赋能B(商家),再由B服务C(消费者)。未来,强大的A(Agent)将成为新的核心枢纽。S平台的核心能力,将是为下游的无数B端或C端用户提供强大的、可定制的Agent。Agent将作为超级智能中枢,渗透到供应链管理、金融风控、智能制造等关键领域。它在S端(供应链/平台)和B/C端之间,扮演着智能决策、交易执行和风险控制的角色。例如,一个服装供应链平台,可以为每个小商家提供一个“智能选品和销售Agent”,帮助他们自动完成从流行趋势分析、向上游供应商采购,到在社交媒体上精准营销的全过程。一个供应链金融平台,Agent Payments Protocol (AP2)的出现,解决了智能体交易的信任难题,允许Agent在人类授权下安全地完成交易(如自动补货、自动支付)。

2026年,开新局、上新桌,将是产业数字化平台的分水岭,拥抱AI成功转型产业AI平台,则一招争先、滔滔不绝,拒绝AI固守差价模式则会被遗留在上一个时代,希望所有TOB企业家都能把握住这次巨大技术变革带来的结构性机遇,一起与AI共舞、携AI共生。

那么,如何系统的去学习大模型LLM?

作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?我自学没有方向怎么办?这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点,给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢,我就曾放空大脑,以一个大模型小白的角度去重新解析它,采用基础知识和实战项目相结合的教学方式,历时3个月,终于完成了这样的课程,让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套大模型资料呢,会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程,带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念,用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇,你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署,学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合,学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目(已脱敏),比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等,从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

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