前阵子试了个 AI Agent 工具，本来只是随口提了句「帮我订下周五去上海的早班机，预算 500 以内，同步到我日历」，没想到它直接查了实时航班、比价、自动填了我之前存的身份信息，甚至还选了我常要的靠窗位，最后只让我确认支付就行 —— 这跟之前只能靠我抠 Prompt 生成方案的 Copilot 模式完全不一样。
以前总觉得大模型就是个困在对话框里的「知识库」，问它「怎么订机票」，它只会列一堆步骤；但 Agent 不一样，像是给这个大脑装了能感知外界的「眼睛」、能调用工具的「手脚」、还有存着我出行偏好的「记忆库」，能把一整条任务链跑完。最近明显感觉到，职场正在从「人操作 AI 干活」转向「人指挥 AI 干活」，这变化逼着我重新梳理自己的职业方向。
当 AI 能组队干活，架构师要做「智能体团队的包工头」
我之前跟做 AI 工程的朋友聊过他们搭的软件开发 Agent 团队，这活儿根本不是调个大模型 API 就行 —— 架构师得琢磨怎么让产品经理 Agent 先把需求拆成可执行的模块，程序员 Agent 负责对应模块的代码编写，测试 Agent 跑完自动化用例后还能自动提 Bug，甚至还要让文档 Agent 同步生成接口说明。
他们用 LangGraph 搭协作框架，用 AutoGen 做多 Agent 调度，还要把每个 Agent 的输出存在向量数据库里，确保信息同步不打架。招人的时候，HR 直接问「会不会用 Python 写 LangChain 的链？懂不懂 API 编排和向量库的结合？」—— 原来只会微调大模型的技能，已经不是核心了，能让一群智能体高效协作的架构设计，才是香饽饽。
把人类的「模糊经验」拆成 AI 的「行动手册」，是业务岗的新机会
运营部的同事最近在做销售 Agent，一开始 AI 根本搞不定客户拒绝的场景，因为原来的销售 SOP 写得太模糊：「客户拒绝后要灵活应对」。后来我们一起把这个「灵活应对」拆成了 AI 能理解的标准化流程：
- 客户说「太贵」：先回「我特别理解您的顾虑」，再列 3 个和竞品的核心对比点（比如我们的售后是 24 小时上门，竞品是 48 小时），最后抛出「现在下单有 3 天内的 8 折限时优惠」
- 客户说「再想想」：跟进「要不要我明天下午给您发份包含客户案例的详细对比表？」
- 边界情况：如果客户明确说「不需要了」，直接结束对话，不要过度骚扰
这个过程就是把人类积累的复杂业务经验，拆解成 AI 能执行的节点，还要画流程图、写结构化 Prompt—— 这就是智能体业务流设计师的活儿，产品、运营岗转过来的人，反而因为懂业务逻辑，比纯技术岗更有优势。
当 AI 对接客户和敏感数据，「驯养师」得盯着它不「翻车」
有个做金融的同学最近转岗成了智能体评估员，他们公司的 Agent 要对接客户的理财咨询，最怕 AI 瞎推荐不符合用户风险等级的产品。他的日常就是：
- 搭评估框架：找 100 个不同风险偏好的客户场景（比如保守型、稳健型、进取型）
- 测准确率：让 Agent 挨个处理，统计推荐产品的匹配度
- 纠正错误：用 RLHF 给 AI 反馈「这个客户是 60 岁的退休人员，不能推荐股票型基金」，还要定期排查有没有偏见（比如会不会对某个地域的客户有不当话术）
他说这个岗得会做数据分析，还要懂点心理学 —— 知道怎么设计测试集才能测出真实问题，毕竟 AI 的行为可控性，直接关系到公司的合规和口碑。
不用慌，被替代的是「低效执行者」，不是「决策者」
我身边已经有几个朋友在主动转型了：
- 原来写算法的同事，现在不盯着模型调参了，专做工程化落地：比如怎么让 LLM 稳定输出结构化的需求文档，怎么处理 10 万字的长上下文不丢信息，怎么优化 Token 成本，变成模型和业务场景之间的「翻译官」
- 产品经理同事，从画原型图转向写「智能体行动指南」：原来写给开发的 SOP，现在要改成能指挥 Agent 的流程，比如怎么让内容 Agent、排版 Agent、审核 Agent 一起完成一篇公众号推文
- 做行政的姐姐，直接成了「超级个体」：用选题 Agent 找方向，写稿 Agent 出初稿，配图 Agent 找素材，她只需要最后审核、做风格决策，效率翻了好几倍
现在 AI Agent 的爆发真的就在眼前，这不是失业的信号，而是职业升维的机会 —— 未来说不定就是几个人类管理者带着一群 AI Agent 干活，我们从「执行者」变成「指挥官」。
我自己最近也在玩 AutoGPT，试着搭了个简单的内容创作 Agent 团队，虽然还不太完善，但每次调试都是在摸清楚未来的方向 —— 职业路线哪有现成的地图？多试试把机械活交给 AI，腾出来的时间琢磨怎么指挥它们，就是在给自己铺路。
