最近笔者在朋友圈看到一个段子：”以前是HR筛简历，现在是AI筛简历，以后可能是AI写JD、AI面试、AI发offer——HR只需负责在最后环节出现，说一句’恭喜入职’。”虽然是调侃，但细思极恐啊朋友们。
2026 年刚过去三个月，AI Agent 领域已经卷得不可开交。从年初的 Claude Agent、OpenAI 的 Operator，到国内各大厂纷纷推出的”智能体”平台，笔者有一种强烈的感受：这次真的不一样了。
不一样在哪？以前我们说 AI 能写文章、能画图，但归根结底还是”工具”——你让它干什么，它就干什么。但现在的 AI Agent 不一样了啊！它们有了”自主规划”的能力，可以自己拆解任务、自己调用工具、自己验证结果。简单来说，它们不只是执行者，它们开始成为”实习生”了。
笔者有个朋友在一家电商公司做运营，上周他兴奋地告诉笔者：”我让 AI 帮我同时运营三个店铺，从选品、上新、优化文案到回复买家，全流程自动化了。以前我一个人最多同时盯两个店，现在三个店运行得比我之前还溜。”听完之后笔者既替他高兴，又隐隐感到一丝凉意——那剩下的运营人员怎么办？
这绝非个例。据笔者观察，目前 AI Agent 最先”攻占”的岗位包括：客服、基础文案、初级数据分析、简单翻译、重复性行政工作。这些岗位有一个共同特点：规则相对明确、重复性高、创造性要求不那么强。巧了，这些正是容纳了大量就业人口的岗位。
作为一个写过代码、做过产品、也带过团队的人，笔者深知一个道理：AI 再强，也强不过”人”这个变量的复杂性。
首先，AI Agent 目前在”理解上下文”这件事上还是有明显短板的。笔者的朋友吐槽说，AI 运营店铺是挺溜，但一旦遇到突发情况，比如客户投诉、平台政策调整、竞品搞活动，AI 就抓瞎了，还得人上场。
其次，AI 缺乏真正的”商业直觉”。笔者曾经让 AI 分析一个创业项目，它能给出一堆看似专业的 SWOT 分析，但你要问它”这个项目能不能投”，它就开始打太极了。这种”只能分析、不能决策”的特性，注定了 AI 在很长时间内还是人类的”助理”而非”替代者”。
再者，AI 的幻觉问题依然存在。笔者不止一次看到 AI 引用的数据是”自己编的”，生成的文章里出现的”专家观点”压根查无此人。这种”一本正经地胡说八道”的特性，让 AI 在需要高度准确性的场景（比如医疗、法律、金融）中，始终需要人类来”把最后一道关”。
既然 AI Agent 趋势不可逆，笔者觉得与其焦虑，不如早点想明白”人机协作”的正确姿势。
第一，学会”指挥”AI。这年头，不会用 AI 的人可能就像不会用电脑的老人。不仅仅是会用 ChatGPT，而是要学会如何给 AI 下指令、如何迭代优化提示词、如何评估 AI 的输出质量。笔者建议大家都练练”prompt 工程师”的基本功，这可能比学编程更有性价比。
第二，深耕”人”的优势。AI 最擅长的是”确定性问题”，而人最值钱的永远是”不确定性判断”。创意、战略、关系维护、危机处理——这些 AI 做不好的领域，恰恰是我们需要重点发力的方向。
第三，保持学习，拥抱变化。笔者算是互联网老兵了，见证了从 PC 时代到移动互联网再到 AI 时代的变迁。一个深刻的体会是：每次技术革命都会消灭一些岗位，但也会创造更多新岗位。AI Agent 时代需要的可能是”AI 训练师”、”人机协作设计师”、”数字伦理顾问”这些我们现在听都没听过的职位。
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