1、2026 Agent领域十大趋势判断出品机构：甲子光年智库发布时间：2026.01目 录判断2宏观趋势判断1技术趋势产品趋势判断4 Agent泛化方式：改造“车”来适应所有“路”产业趋势判断8 Agent Infra：成为智能体时代的操作系统和数字底座判断3判断5 企业级Agent：快速普及，重塑组织运作模式判断9 Agent云：Agent驱动的企业云上智能新范式判断10 企业级Agent的终极潜力：提升整个组织的“管理科学”判断6 消费级Agent：通用人工智能助手仍占主导地位判断7 AI交互的静默革命：从“聊天框”到“无形代理”，界面逐渐消失甲子判断2026AI进入默认式AI时代，智能体成

2、为核心载体“默认式AI”（Default AI）：无需用户主动选择或感知，默认存在、默认开启的人工智能形态。经历了数年的爆发与重构，AI从“技术的奇观”成为了“默认的存在”。它不再是实验室里的惊叹，而是社会的结构，是经济系统的沉默底层。它不是“被使用的AI”，而是“自然而然存在的AI”。默认式AI的特征非选择性Non-optionalAI不以独立应用的形式存在，而是嵌入操作系统、平台或设备的基础层。AI的参与被隐形化和底层化，用户甚至不察觉AI在起作用。用户不再“决定是否使用AI”，而是在日常操作中自动与AI交互。系统绑定System-integrated当一项技术成为“默认式”的，意味着它已

3、经深度嵌入社会结构，具备了不可逆性即使后续技术路线更迭，甚至经历商业泡沫，但这个时代依然开启。工具式AITool AI“我在用AI”具有工具属性的AI“AI在帮我”伴随式AIAssistive AI具有辅助特征的AI“AI就在那儿”默认式AIDefault AI以默认存在为特征的AI低感知Invisible宏观趋势甲子判断2026宏观趋势AI进入默认式AI时代，智能体成为核心载体：企业数智化变革围绕Agent构建新范式企业数智化变革不仅依赖大模型，更需带着行业理解，通过拆解业务细分属性与流程细节来识别核心矛盾，在具体场景中寻找答案。这一过程通过AI Agent 专注细分需求，在业务逻辑、数据质

4、量与流程契合度的深度整合中寻找可实现的最佳落地地点。深入理解业务需求，在细化需求中寻找到核心矛盾并解决商业价值产品设计业务理解用户需求资源匹配目标规划风险管控技术需求行业Know-How高价值场落地业务数据流程评估转化率、复购率等核心指标提升分析场景对战略目标的贡献价值识别与量化评估预期收益与投入对不同场景的ROI排序结合战略契合度筛选能最快产生示范效应的场景商业优先级排序盘点数据完备性与时效性评估数据准确性与一致性数据基础与质量评估是否能提炼有效特征及预测变量考察数据处理和特征生产管道能否支持模型迭代与持续部署特征提炼与供给评估现有系统集成顺畅度评估用户体验与接纳度业务流程兼容性评估技术可行

5、性与成熟度规划部署方案与验证运维可行性技术实现与落地场景“能不能用”场景“能不能做”场景“值不值得做”图：企业落地Agent场景筛选公式甲子判断2026技术趋势智能与智能体互相锻造：智能赋予行动以可能，行动回馈智能以演化智能（intelligence）与智能体（agent），绝不仅仅是“大脑行动”的简单分工，更好的比喻是“生成器”与“校验器”它们互为条件、互相锻造，在递归循环中共同走向更高阶的复杂性与通用性。基模的智能，直接决定智能体的上限与可靠性，智能体又反过来锻造智能本身。基础模型的优化，并不是关起门来训练，而是不断从智能体与环境的交互中形成“任务执行行为结果数据回流基模迭代能力跃迁”的正

6、循环。智能体构成“外环”，智能是“内环”。外环的实践不仅修正自己的动作，还能回灌到智能系统，修正内环的规则本身。行动回馈智能以演化智能体（Agent）智能（Intelligence）智能赋予行动以可能想象能力权衡决策目标导向内环：规则与生成外环：实践与校验图：智能与智能体递归循环迭代任务执行行为结果数据回流基模迭代能力跃迁甲子判断2026技术趋势智能体与世界模型“同源同宗”：当智能体足够强，世界模型就出来了长期以来，世界模型是否是实现AGI的必需条件，一直存在争论。而在一篇ICML2025的论文里，DeepMind的科学家们表示：任何能泛化完成复杂任务的智能体，它的策略里一定已经学习了其环境的