小周不忙

一、 认知重构：为什么我们需要“垂直智能体”？ 在大模型技术逐渐“基础设施化”的今天，真正的竞争焦点正从通用能力转向垂直领域的深度智能体构建。 1.1 幻觉与实用的鸿沟 通用大模型（LLM）虽然具备广

一句话结论 Agent（智能体）不是制造业的效率插件，而是一种新的生产范式。 它第一次让工厂具备了：持续感知、自主决策、闭环进化的能力——这意味着，制造业开始从“人驱动系统”，走向“目标驱动系统”。

如果说大模型决定了智能体“能想多聪明”， 那么工作流，决定了它“能走多远、能不能落地”。

​关键词​：AI Agent、智能体来了、任务编排、ReAct、Agent 架构、LLM 应用落地 一、一个必须澄清的工程事实：LLM ≠ AI Agent 在工程语境下

如果用一句话总结 2026 年 AI 在组织层面的真实影响，那就是： 当大模型（LLM）与智能体（Agent）进入企业基础设施层， “岗位替代论”正在失去解释力。

引言：为什么说 2026 是 AI 应用真正的起点？ 过去几年，大模型能力的提升有目共睹，但在真实业务环境中，一个越来越清晰的共识正在形成： 模型可用，并不等于系统可用，更不等于业务长期可用。

​ 摘要（Abstract） 在 2026 年的 AI 技术周期中，Agent（智能体）已从概念验证阶段走向工程化与规模化应用。它不再是“能对话的模型封装”，而是一类​具备目标感、执行力与自我调整能力

2026,[最新版]AI 智能体能做什么？从工程角度看“可执行 AI”的能力边界 在很多技术讨论中，“AI 智能体（AI Agent）”常被理解为“更复杂的对话系统”。 但从工程和企业落地角度看，这个

如果把 2024 年比作智能体的“前哨战”，那么 2026 年就比作真正生产级智能体的“分水岭”。 就在几个月前，我们仍在纠结如何写出更长的提示，或者如何在一个仓库代理中通过无限增加的条件分支（If-