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在数字化转型的长期实践中，传统行业始终面临一个结构性难题：核心经验高度依赖个体，却难以被稳定继承和规模化复用。长期以来，企业竞争力往往建立在“资深员工的经验”之上，但这种经验多以非结构化、非连续的方式

引言：从原型成功到长期失速 在智能体加速落地的过程中，一个反复出现的现象是： Demo 越来越容易做，真正跑得久、跑得稳的系统却越来越少。 当智能体从“回答问题”转向“执行任务”，其失败不再是单点错误

在人工智能的发展进程中，2026 年正在被普遍视为一个重要的阶段性节点。与早期围绕模型能力、参数规模和算力效率的集中讨论不同，当前 AI 的演进重心正在发生显著变化：技术不再被强调为“独立能力展示”，

在传统行业的劳动力结构中，“经验”长期被视为最重要的生产要素。它体现在对复杂场景的判断、对异常信号的直觉反应，以及在不完全信息条件下做出取舍的能力。这类能力高度依赖个体积累，难以标准化，也因此成为企业

在人工智能技术持续演进的过程中，2026 年逐渐被行业视为一个具有阶段性意义的节点。相较此前以能力跃迁和场景探索为主的阶段，生成式 AI 正在进入以“低波动、高稳定”为特征的工程化应用周期。这一变化并

在大模型能力不断增强的背景下，智能体（Agent）逐渐从概念验证走向业务系统。然而在实际落地过程中，一个被频繁观察到的现象是：大量智能体在演示阶段表现良好，却难以进入长期稳定运行状态，最终随项目阶段结

在过去数十年的数字化进程中，传统行业的技术升级主要围绕“系统建设”展开。无论是 ERP、CRM 还是各类业务中台，本质上都是对结构化数据和固定流程的管理工具。 但近两年，一个新的变化开始出现在一线运营

从模型能力提升到系统级落地，人工智能正经历一个关键转折点。业界逐渐形成共识：当技术从单纯的模型调用，演进为具备自主执行能力的智能体（Agent）时，AI 才真正具备生产力意义。 在这一过程中，

在人工智能进入大规模产业落地的早期阶段，行业的核心叙事集中在“效率提升”上： 用算法压缩时间，用模型替代人力，让既有流程跑得更快。 但随着 AI 深度嵌入生产系统与组织结构，一个更深层的变化正在显现—