如果说 2023–2025 是 “Copilot 的三年”，那么 2026 则是 “智能体（Agent）的元年”。本篇文章从技术栈演化、架构迁移、组织逻辑、团队能力模型与未来就业结构五个维度，解析 Agent Native 公司为何具备技术决定性的优势，并解释为何 Copilot 式的“工具层 AI”正在逐渐式微。Copilot 一直很强，它改变了工程师写代码的方式、改变了运营人写文案的速度、改变

如果说 2023–2025 是 “Copilot 的三年”，那么 2026 则是 “智能体（Agent）的元年”。本篇文章从技术栈演化、架构迁移、组织逻辑、团队能力模型与未来就业结构五个维度，解析 Agent Native 公司为何具备技术决定性的优势，并解释为何 Copilot 式的“工具层 AI”正在逐渐式微。Copilot 一直很强，它改变了工程师写代码的方式、改变了运营人写文案的速度、改变

摘要：2026年IT行业正经历从传统开发到AI驱动的范式转变。随着AI工具能完成90%的代码工作，程序员需转型为系统架构师和问题定义者。金加德讲师指出，未来核心竞争力在于Agentic Workflow编排、数据清洗和审美判断等"无法被计算"的领域。技术人必须从写代码转向定义问题，从执行力转向审美力，掌握Python和Prompt等新工具来指挥AI团队。这场变革既是挑战，也是技

只聊不干”的根源在于没有工具。实干型工程师必须精通API Schema的编写。在Coze或Dify等平台上，你需要教会AI如何使用工具。这不是简单的“点击添加”，而是需要编写精准的JSON描述。代码示例：定义一个库存查询工具JSON"description": "当用户询问某商品是否有货时，必须调用此工具。严禁编造数据。","description": "商品的唯一SKU编码，通常以SKU开头"}