2026年原生人工智能企业的5个变化

如果2025年是企业学会构建人工智能的一年，那么2026年将是他们学会作为原生人工智能组织运营的一年。人工智能不再仅仅是一种增强人类工作的工具，它正在成为商业运营的自主参与者，有自己的要求、期望和失败模式。

这种转型需要新的架构模式、新的学科，以及对企业如何与客户互动和管理其技术栈的重新思考。及早认识到这些转变的公司将在未来十年引领竞争格局。

以下是2026年将出现的关键模式。

机器将成为主要客户

机器对机器交易并不是什么新鲜事，但明年整个行业都将争相支持智能体作为客户。例如，用户最近想从一家信誉良好的商店以最优惠的价格购买一个产品，不想花几个小时研究，所以建立了一个智能体来做这件事。这同样适用于保险单、交货选择、轮胎购买——所有这些都适合智能体的任务。

但这些只是微观决策。那么，那些优化客户组合中的供应链、运行持续采购分析或动态重新平衡服务合同的智能体呢？

明年，公司将需要重新考虑他们为机器客户提供的销售和营销技术栈。智能体们效率极高。它们将放弃需要冗长（几秒钟）的交易。它们没有忠诚，它们将在交易中途更换供应商，以获得略好的服务条款。无法与智能体交互并立即响应的公司将不被看见。获胜者将认识到，智能体不仅仅是自动购物者，而是一种需要实时数据和人工智能优化界面的新型客户。

情境工程将成为一门独特的学科

随着企业向多智能体系统扩展，工程重点将从创建提示转向架构上下文。多智能体工作流通过工具定义、对话历史和来自多个来源的数据快速扩展需求。

到2026年中期，上下文工程将成为一门独特的学科，拥有专门的团队和专门的基础设施，为最小但完整的信息智能体需求提供服务。最好的上下文工程师将了解LLM约束及其业务领域的语义结构。

上下文引擎将解锁下一代AI

如果2024年是关于RAG（检索增强生成）的，2025年是关于智能体的，那么2026年将出现上下文引擎。即使智能体可以访问正确的数据，管理所有这些上下文也会成为瓶颈。

组织将如何将复杂的交互适应到有限的上下文窗口中？他们将如何避免LLM过载和精度降低？随着上下文的增长，他们将如何确保关键信息不会丢失？

上下文引擎将多轮推理中的数据服务、元数据管理和上下文优化结合在一起。这不仅是更智能的RAG，它还将是一个专为大规模上下文管理而构建的新的基础设施层。

语义层将成为人工智能的关键基础设施

企业逐渐意识到，智能体既需要数据，也需要意义。花了数年时间完善数据湖的公司已经发现这些资产是不够的。人工智能可以检索数据，但如果没有语义上下文，它就无法解释动作或意图。

就是为什么团队将超越矢量搜索，转向构建知识图、本体论和元数据驱动的地图，向人工智能传授他们的业务是如何运作的。战场将从拥有原始数据转向拥有其解释。现成的智能体将在复杂的领域中挣扎，因为语义是特定于不同行业领域的。到2026年底，语义层将变得与数据库对分析一样重要。

生成式人工智能将最终解决技术债务

2026年，生成式人工智能（GenAI）将有助于破解遗留系统的现代化。目前流行的“离开和分层”方法将风险降至最低，但造成了代价高昂的问题，随着时间的推移，这些问题会恶化，使公司受制于供应商。

虽然LLM仍在努力学会使用COBOL等语言，但功能正在改进。在专业集成商的手中，行业在成本风险计算方面出现了转机。2025年，遗留JMS应用程序被重建为现代事件驱动系统，并投入生产，带来了巨大的好处。明年将是传统迁移的转折点，而且这一轨迹只会改善。

人工智能原生企业看起来与以前大不相同。它为机器客户提供服务，将上下文视为关键基础设施，并拥有逃避数十年技术债务的工具。接受这些模式的公司不仅会使用人工智能，还会以人工智能诞生之前不可能的方式运营。

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