AI-时代的奇点

2026年，Agent的蓬勃发展终于让大模型迎来了他的iphone时刻。

Agent之于大模型，正如火车之于蒸汽机，图形界面之于个人电脑——它完成了从工具到生产力效率的关键跨越。我们正站在时代的奇点面前，一场席卷所有知识工作与数字流程的产业变革已经开启，这是继互联网之后，人类社会的第二次效率革命。

我无法预判Agent全面渗透到工业界还要多久，但是对于软件行业，我们遇到的危机迫在眉睫。当然，我们的机遇也触手可及。

我不希望我们被浪潮裹挟着往前走，也不期望我们能站在浪潮之巅。我们要做且要做好的事情，是逐浪而行，寻光而至。

所以2026年，核心战略是要全面转向AI，成为一家AI Native的公司，重塑AI Native的流程，打造AI Native的团队。

那我们应该如何做？五个步骤：转变观念 → 工具替换 → 构建上下文 → 重塑流程 → 调整组织

转变观念

首先，学会和AI一起工作。然后，实践中积累对AI的信任。最后，带着你的一堆Agent从工作的执行者变为工作的管理者。

我知道，当下不少人对AI心里犯嘀咕——这玩意儿真能干活？

我在不同场合多次分享过Agent的价值与能力，但是口说无凭，不如你们亲身一试。请大家勇敢迈出第一步，下载一个Agent的工具，体验一把。

同时请记住：AI不是许愿机，当它未能达到你的预期时，不妨考虑下，你是否为它提供了足够清晰、完整的信息。想想你带实习生时的感受，说一遍不会，再说一遍还不会，做了跟你想的不一样。你觉得"这孩子咋就不开窍呢"。但是带AI其实一个道理。

工具替换

放弃传统的IDEA，全面拥抱AI原生工具。采用opencode + 任意商业的/开源的大模型，开始你的工作。

寻找或构建你需要的mcp和skills，打造专属于你的更顺手的工具。

熟悉AI，请从每天燃烧1个亿token开始！

构建私有上下文

AI时代，最具价值的资产不再是代码与文档，而是上下文。我们必须系统性构建个人上下文、团队上下文、企业上下文，让AI真正读懂我们、适配我们。

众所周知，大模型是没有记忆的。而上下文就是辅助大模型理解我们业务、思路与习惯的信息。只有让AI理解我们，熟悉我们，他才能更好的按照我们的思路工作。

上下文管理

所有上下文文档，请务必使用markdown文件来进行维护。这是大模型的最佳文档格式，也是人类可读的最佳文档格式。

上下文文档统一使用Git或Nas来管理，方便你在所有想要使用的地方快速获取，及时同步。

个人上下文

你的工作过程、专业技能、沟通风格，乃至聊天记录。都可以构成你个人的上下文。

推荐使用obsidian或者notebooklm这样的工具来管理这些内容。

你可以定期从禅道、邮箱、git、GTD工具中抽取你的近期工作过程，形成工作记录上下文。

同时，把你整理过的笔记、高频代码片段、常用设计思路等进行整合，构建你专业技能的上下文。

此外，你的写作风格，汇报偏好，常用协作对象与关系。都可以整理成上下文。

而这一切，我的朋友，都不需要你手动复制粘贴或逐字键入。你只需将源文件路径交给如OpenCode，用声明式指令告诉它如何处理。接下来，便是见证Agent为你效力的时刻。

团队上下文

对于每个团队，工作安排的方式将产生极大的变化，以往一个工时真的只有一个工时。但以后呢，一个工时，可能意味着过往5个工时的产出。

如果个人的效率提高了，那我们团队内部的协作，团队间的协作就不应该成为卡点。

针对团队的月度绩效、开发计划、冲刺计划、审批流程、代码审查规范、团队群聊历史、评审意见都可以形成团队的上下文，每个团队的leader要维护好这些上下文。这就是AI时代每个团队的SOP。

过往中，每个团队都已经积累了一些标准操作手册（SOP），是时候把这些内容从word中，从ppt中抽出来，成为团队上下文了。

企业上下文

对一家公司而言，也积累了足够多的流程、规章制度以及SOP。

把这些东西做成标准化的企业上下文，一定能有效提升企业运营效率。

想象一下，大模型根据公司报销制度的上下文，以及你提供的发票和输入的基本信息。从填报到打印，无人干预就完成繁杂的报销工作。你唯一要做的就是去把报销打印纸取回来。

这不是未来，这就是现在就能做到的事情。

如果有什么流程无法自动化，我们就改，改到他能自动化为止。

另外，公司愿景、业务战略、市场分析、产品介绍，客户关系都可以作为企业上下文积累下来，用你的Agent辅助战略决策。

抓住窗口期，把企业往前推一大步。

重塑AI Native流程

流程的大调整和组织机构的调整总是相辅相成的。

我们先谈研发流程的调整，我们的目标是依托于opencode工具让AI渗透，甚至代替流程中可自动化的所有环节。

在现有的实践中，其实没有最佳实践，我们的研发流程也要不断的更新演进。

我们采用specs驱动开发，采取skills和自定义agent完成从prd设计到最终验收交付的全部流程。

我们也会把框架中需要规则的地方，尽可能的把AGENTS.md补充完整。

我们要把以前我们想做的，但是做不到的（完全和代码一致的prd，覆盖度到90%的单元测试用例，自动化探索测试）工作，利用AI来完成。

当然，这一切都不是一成不变的，我们会随着技术的推进，实践中的问题。不断的迭代我们的流程，不断优化和补充我们的skills。

调整组织机构

在AI时代，每个人都不再是一个单一的职能，我们要逐步弱化职能的概念。一个人要带着AI做多个以前其他职能的事情。

另外，每个人都需要锻炼的基础管理能力，因为你再也不用做文件整理，代码编写等AI做的工作。

你要做的是：任务安排 → 明确验收标准 → 检查 → 任务安排……

我们鼓励超级个体的出现，希望你能独当一面。但是对更多的同事而言，我们依然需要需求、开发、测试这三种工作类型。但技术栈的边界正在消融，前端、后端、大数据的分工将不再存在。

唯一的问题是，按照传统的1:N:2（产品:研发:测试）模式，已经无法适应AI Native的模式了。所以我们要做出调整。

代码很便宜，是自程序员这个职责诞生以后，第一次那么便宜。所以研发的比例要在项目中大幅降低。

也许未来是1:2:1的模式，也许是1:1:1的模式。但不管怎么样，在同样工作任务下。研发岗位的减少是一定的。

这个时代对我们程序员而言，是最好的时代，也是最坏的时代。

说句扎心的话，不管你以前背了多少语法糖、熟了多少SDK包，现在都没用了。AI比你写得快，可能还比你写得好。我们当年引以为傲的那些"绝活"，现在一个Agent就给秒了。

所以我推荐研发的同事，在你没有能力成为超级个体的前提下。

要么把自己升级为架构师，指导你的Agent们更高效的产出可用的代码。要么向前走一步，带着你的Agent们去见客户，去见运营，去获取一手的信息然后转化为需求的规格说明书。再或者往后退一步，把研发Agent产出的代码，带着你的Agent做更充分的，更有效的，更符合用户场景的测试，交付质量更好的软件。

我们不再把程序员按技术栈进行割裂的分工，什么前端工程师，后端工程师，大数据工程师都不需要了。以后，只有Agents工程师。

所以从现在起，和AI一起对其他技术栈进行了解，进行学习。你不用学习细枝末节的语法糖，你要学习的是各岗位的常用工具和工程化的组织方式。

结语

我们现在讨论的问题，不是为了给大家释放焦虑。而是想告诉大家，未来已来，我们要开始行动。

AI不会取代人，他是个人能力的放大器。程序员不会消失，但工作方式确实会彻底改变。

让我们一起面向未来，逐浪前行！