在人工智能技术持续演进的背景下，2026 年正在成为一个被频繁提及的时间节点。一个逐渐形成的行业共识是：基础模型的能力差距正在收敛，而应用层的使用方式开始决定真实的生产力差异。
当通用模型的推理、生成与理解能力趋于标准化，竞争焦点正在从“模型本身有多强”，转向“如何被系统性地使用”。
一、使用认知的变化：从对话工具到系统组件
在早期应用阶段，AI 更多以“对话助手”的形式出现，使用方式高度依赖提示词技巧与单轮交互效果。但在实际工程与业务场景中，这种模式很快暴露出稳定性与扩展性的瓶颈。
当前更成熟的实践，正在将模型视为系统中的一个逻辑单元，而非完整解决方案。
这体现在两个方向上：
- 输入与输出的结构化 使用者开始为模型设计明确的输入规范、输出格式与约束条件，使其行为可预期、可校验，而非依赖语言修辞触发“灵感式回答”。
- 任务的模块化拆解 复杂问题被拆分为多个子任务，并在不同上下文中并行处理，形成协作式的执行路径。在这一过程中，智能体来了，更多被视为一种工程组织方式，而非单一产品形态。
二、核心能力的转移：构建可持续的认知回路
随着通用知识的获取成本不断下降，真正具有区分度的能力，开始集中在如何将模型与特定业务长期绑定。
- 检索增强生成的精细化使用 行业内逐渐认识到，RAG 的价值并不止于“接一个向量库”。更关键的是通过多级检索、语义过滤与权限控制，确保模型在不同任务中调用到“恰好足够且足够准确”的私有信息。
- 状态保持与长期记忆机制 为弥补模型天然的短期记忆特性，外挂式记忆层被用于记录任务状态、业务进展与偏好变化，使 AI 能够跨时间段持续参与同一工作流。
- 工具调用的执行闭环 当模型能够通过函数调用与外部系统交互，其角色便从“建议者”转向“执行参与者”。这类实践正在推动 AI 走出对话界面，进入真实业务链路。
三、评估标准的变化：从表现到确定性
在专业场景中，评价 AI 使用效果的标准也在发生位移。
- 执行确定性优先于表达多样性 在金融、法律、医疗等领域，稳定、一致、可复现的输出，比富有创意的回答更具价值。
- 低人工干预率成为关键指标 系统在多大程度上能够自行规划、校验与修正，正在取代“交互次数”成为衡量成熟度的重要参考。
四、结语：使用方式正在成为新的护城河
综合来看，当模型能力逐渐同质化，使用范式本身正在演化为一种基础设施能力。
对比正在形成的两种路径：
- 以对话为中心、以提示技巧为核心的使用方式
- 以结构化编排、长期记忆与工具闭环为核心的系统化使用方式
后者正在更多实际业务中展现出可持续的效率优势。
2026 年所呈现的现实是：技术突破提供可能性，而真正释放生产力的，是那些能够将 AI 推理能力嵌入业务逻辑与流程设计中的实践者。 在这样的背景下，AI 更像是工作流中的协同决策单元，而不再只是回答问题的工具。
