2026年以后还要继续选派驻村队员吗

2026搞钱必修课：AI Agent开发

　　还在愁35岁危机、找不到高薪方向？2026年all in这个技能：AI Agent（智能体）开发。别怕，不是让你去卷算法，普通人花3个月掌握，年包多拿20W，不看血亏！

一、你是不是也这样：学啥都像“屠龙技”？

　　我懂你。

　　打开收藏夹，是不是一堆“Python从入门到放弃”、“30天掌握数据分析”、“PS大神速成”。吭哧吭哧学了半天，发现简历上能写的还是那几行。面试官一问项目经验，哑了。

　　为啥？因为我们学的都是孤立的“点”，像一把把锤子、螺丝刀，但真正值钱的，是能造出一部全自动汽车的“整合能力”。

　　特别现在，AI天天刷屏，焦虑感爆棚。好像人人都在用ChatGPT写文案、用Midjourney画图，但你总感觉自己只是个“用户”，在风口边上给人家鼓掌，风吹不到自己身上。别人已经用AI开公司了，你还在用AI问“今天中午吃什么”。这种感觉，太难受了。

二、破局点：从“用”AI，到“造”AI工具人

　　一句话给你点透：别再只把AI当玩具了，2026年的真正风口，是学会开发能帮你自动干活的AI Agent（智能体）。

　　这是啥玩意？

　　简单说，就是给AI装上“手”和“脚”，让它不再只是个聊天机器人，而是能连接网络、调用软件、执行多步任务的“自动化员工”。

• 你用ChatGPT，是你去问，它来答。
• 你用AI Agent，是你下个命令，比如“帮我监控全网关于‘A公司’的负面舆情，成报告，每天早上9点发我邮箱”，然后它自己去搜、去读、去分析、去写、去发邮件。

　　看明白没？这才是普通人弯道超车的机会。你不需要是顶级的程序员，你只需要懂你的业务（比如你是做市场的、做运营的、做设计的），然后把这些重复性、流程化的工作，“翻译”给AI Agent去做。你，就从执行者，变成了“AI项目经理”。

三、三步上手，小白也能“造”出第一个AI Agent

　　别被“开发”俩字吓到，现在工具巨多，根本不用从零敲代码。照做：

　　第一步：思想武装，从“用户脑”切换到“创造脑”

　　忘掉那些复杂的编程课。你现在要做的，是找到一个“懒”。对，就是你想在哪个环节偷懒。

• 动作：拿张纸，写下你一天工作中，最烦、最重复、最没技术含量的一件事。
  • 比如：每天整理几十封邮件，分类、贴标签。
  • 比如：逛好几个行业网站，复制粘贴最新资讯，发到工作群。
  • 比如：把客户需求（一段话）整理成标准格式的表格。
• 工具入门：先从零代码平台开始找感觉，推荐国内的
[Coze（扣子）]

或国外的

[Dify.ai]

，全中文界面，拖拉拽就能玩。

• ，全中文界面，拖拉拽就能玩。

　　第二步：动手开干，用Coze搭个“新闻资讯机器人”

　　就拿“自动搜集新闻发群里”这个需求举例，5分钟搞定。

1. 打开官网：浏览器输入[coze.cn]

   ，登录。

2. ，登录。
3. 创建Bot：左上角“创建Bot”，给它起个名，比如“每日资讯助手”。
4. 设定指令（关键）：在“人设与回复逻辑”这个框里，用大白话告诉它要干嘛。

　　你是一个AI行业分析师，你的任务是：

1. 每天自动搜索36氪、虎嗅、InfoQ这三个网站关于“人工智能”的最新文章。
2. 每篇文章的核心观点，不要超过100字。
3. 以清单格式（1. 2. 3.）输出给我。

添加插件（给AI装上“手脚”）：点右边的“插件”，在插件市场里搜索“必应搜索”或者“头条搜索”，把它添加进来。这样，你的机器人就能上网了！

发布和使用：点右上角“发布”，把它发布到飞书、微信群，以后只要在群里@它，或者设置一个定时任务，它就会自动干活了。

　　是不是巨简单？你已经完成了从0到1。

　　第三步：进阶挑战，一行代码调用大模型API

　　如果你有点技术基础，想玩点更花的，可以试试用代码。这会让你能做的东西更自由。

• 工具：Python +[LangChain]

  框架（一个专门用来开发AI应用的框架）。

• 框架（一个专门用来开发AI应用的框架）。
• 思路：你的代码，就是“总指挥”，负责调用各种工具（比如大模型API、搜索引擎API、数据库等）。
• 代码示例（伪代码，让你感受下）：

　　 别怕，看不懂没关系，知道是这么个逻辑就行from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent 步骤1: 定义你的AI大脑 (比如GPT-4)llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo") 步骤2: 定义你的工具箱 (比如一个搜索工具)tools = [search_tool]步骤3: 创建一个Agent，告诉它有大脑和工具可以用agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools) 步骤4: 下命令！agent_executor.invoke({"input": "马斯克最近在忙啥？"})
　　根据Gartner的预测，到2026年，超过80%的企业将使用生成式AI的API或模型，以及支持GenAI的应用。（来源：Gartner, Inc.）这说明什么？会“调用”比会“发明”更重要。
四、快避开！这3个大坑90%的人都在踩
　　路给你指了，但坑也得给你标出来，不然白搭。
　　1. 巨婴心态，总想追求“高大全”。一上来就想搞个“全自动交易机器人”、“数字分身”，结果光是想就想了仨月，动都没动。错！从小处着手，解决一个身边的小问题。先做一个能帮你自动回邮件的，都比想一个能统治世界的强。先完成，再圆满。
　　2. 松鼠囤课，沉迷刷课从不动手。收藏夹里100G的课，不如自己动手写出的10行代码。别信那些“保姆级教程”，真正的学习都发生在“动手报错-解决报错”的过程中。记住“学三练七”，看30分钟课，马上花70分钟去实践。你第一个Agent肯定是个垃圾，但没关系，第二个就会好一点。照做就完事了。
　　3. 闭门造车，不看市场需求。做了个牛逼的工具，结果只有你自己用，这叫自嗨。怎么找需求？去
[V2EX]
的“酷工作”版块、去知识星球、去
[即刻]
、甚至去咸鱼，看看大家都在为哪些“重复性工作”付费。有人愿意花50块钱让你帮他整理一周的资料，这就是一个绝佳的AI Agent需求。跟着需求走，才能把技术变成钱。
、甚至去咸鱼，看看大家都在为哪些“重复性工作”付费。有人愿意花50块钱让你帮他整理一周的资料，这就是一个绝佳的AI Agent需求。跟着需求走，才能把技术变成钱。