隨著 AI 的廣泛應用企業管理面臨新難題——“管 AI”。本文提出“第二類執行者”模型指出企業正進入“雙執行者時代”需同時管理人和具備自主執行能力的 AI Agent。傳統管理方式因無法適應非人執行者的特性而失效亟需重構。文章強調管理核心從“管人”轉向“管人和 Agent”需明確目標、過程監控、結果驗收及責任歸屬。未來企業需建立智能運營層實現人機協同核心競爭力將體現在能否有效管理雙執行者。第一章公司里多了一類“不用打卡的執行者”今天越來越多企業以為自己只是在給員工增加 AI 工具實際上它們已經開始引入另一類執行者。這張圖就是未來企業組織最大的變化。想象一下這樣的管理場景過去一名中層管理八名員工今天團隊里的每個人都配有一個或多個 Agent。管理者面對的已經不只是八個人而是一組全天運行、并行執行、持續調用工具的數字執行單元。本文所說的 Agent不是聊天機器人而是能夠接收目標、調用工具、連續完成任務并交付結果的數字執行者。這不是某一家公司的完整復制而是越來越多企業正在接近的組織形態。這種變化并非憑空推演。Salesforce 在 2025 年 12 月披露截至其 2026 財年第三季度Agentforce 累計達成超過 18,500 筆交易其中超過 9,500 筆為付費交易生產環境中的 Agentforce 賬戶數量環比增長 70%。英國多個警務機構采用的“Bobbi”智能體已經能夠自主處理大部分常規市民咨詢。Agent 正在從員工身邊的問答助手走向能夠獨立承接任務的執行單元。更反直覺的是另一件事。當 Agent 開始承擔拆解、跟催和匯總一些先行企業的管理層級開始被重新審視。真正受到沖擊的首先不是所有中層崗位而是其中高度標準化的信息傳遞與進度協調職能。如果你只看標題會覺得這是一篇講“AI 讓企業更高效”的文章。錯。AI 越用越多企業卻越來越難管理了。這不是技術問題。模型在變強工具在變好接入成本在變低——這些都在讓“用 AI”變容易。真正變難的是“管 AI”。對員工企業已經形成了一整套成熟的激勵、監督與協作機制但一個 Agent、一條自動化流程、一個 7×24 小時不休息的“數字執行單元”你用什么去管在一批先行企業里AI 已經從零散試用走向多場景接入但管理它的系統仍停留在“只管人”的時代。于是裂縫出現了——任務派給 Agent 了結果沒人驗收Agent 干錯了責任算誰的多個 Agent 同時運行誰該優先、資源如何分配、任務發生沖突時聽誰的企業往往還沒有明確規則成本悄悄漲賬單看不懂。過去一百年的主流企業管理默認組織中的自主執行者主要是人AI 時代這個前提第一次被大規模打破。這句話值得你停下來讀兩遍。因為它解釋了我們開頭那個反直覺的事實公司變難管不是因為人變難管了而是因為管理的對象從“主要圍繞人”擴展到了“人 一類新的存在”。這類新的存在不只是工具而是能夠接收目標、調用資源、連續行動并交付結果的非人執行實體。傳統組織管理并沒有為這種具備一定自主性、能夠連續執行并交付結果的非人主體準備完整規則。第二章為什么“管人”的那套對 Agent 失效了要理解為什么企業突然不會管了得先看清舊管理系統到底建立在什么假設上。過去一百年的企業管理系統底層假設主要圍繞一個前提——組織里的自主執行者幾乎都是人。你去看管理的三塊地基會發現它們全都是為人設計的三塊地基的前提都是“執行者 人”。第一塊是激勵。獎金、晉升、認可、淘汰這套機制的前提是“執行者是人人在乎后果”。你給員工漲薪他更努力你批評他他改進。可 Agent 不在乎漲薪也不怕被批評。你沒法用 KPI 激勵一個沒有“在乎”這種東西的存在。第二塊是監督。管理學里大量精力花在“怎么知道人在干活”。打卡、周報、例會、抽查本質都是為了解決“人的努力不可見”的問題。Agent 看似處處留痕真正的運行狀態和錯誤原因卻未必容易理解——日志很多卻沒人持續分析任務跑得很快卻未必有人及時發現它已經偏離目標。第三塊是協調。組織圖、匯報線、會議、流程審批都是為了讓人和人之間不撞車。人與人的協調主要解決信息差異、目標分歧和責任分工Agent 之間的協調則更多依賴明確的優先級、權限邊界、狀態同步和沖突規則。這不是開會能解決的這是系統問題。所以你會看到一種很荒誕的局面企業拿著一套為人設計的精密管理系統去管一類根本不是人的執行者然后發現每一招都打在棉花上。傳統激勵不再適用監督方式發生錯位協調機制也必須從組織溝通擴展到系統規則。人的管理依賴動機、判斷與社會責任Agent 的管理依賴目標表達、權限邊界、過程可見與結果驗證。前者主要通過組織關系運行后者必須更多通過規則和系統運行。企業管理不是因為 AI 出現就自動改變而是因為被管理的對象變了——具備目標理解、工具調用和連續行動能力的非人系統開始從試點走入越來越多企業的知識工作流程原有管理假設因而受到挑戰。麥肯錫的研究提出未來工作將越來越成為人、Agent 與機器人之間的協作。隨著執行任務向 Agent 遷移人的角色會更多轉向判斷、監督、例外處理與人機協同。這就是為什么真正先變掉的不是“誰被替代”而是“管理”。請務必注意這不是“AI 替代人”的敘事。替代論關心的是“人會不會失業”那是個社會話題我們放到最后再講。本文關心的是另一件事當執行者從一類變成兩類管理的對象本身變了所以管理這套“操作系統”必須先重裝跟人有沒有被替代是兩條線。你可以這樣想一家公司招了個外籍工程師語言不通、時區不同但他畢竟是人你還能用管理人的方式慢慢磨合。可今天進來的不是“難以溝通的人”是一類無法僅靠激勵、會議和匯報鏈管理的執行者。它不是來應聘的它是來上崗的——而且它們天然可以復制、并行和成組運行。這就是“第二類執行者”這個概念要說的東西。注意我用的是“執行者”不是“員工”。這是故意的。因為在企業里真正在“執行”的早就不止是人了機器人產線上的機械臂在執行、RPA機器人流程自動化流程在執行、自動化系統在執行、Agent 在執行。把它們都叫“員工”太窄了而且這個叫法活不過三年——當一堆沒有工牌、沒有合同、按 API應用程序接口計費的“東西”都在替你干活時“員工”這個詞就裝不下了。執行者才是更長壽命的理論口徑。于是問題從“怎么管人”變成了“怎么同時管人和第二類執行者”。舊系統只裝了管人的驅動沒裝管 Agent 的驅動。這才是 AI 越用越多、企業卻越來越難管的真正病根。標準定義第二類執行者指除自然人之外、能夠在一定授權邊界內接收目標、調用資源、連續執行任務并交付結果的非人執行實體包括 AI Agent、機器人和部分自動化流程。當企業開始同時管理“人 第二類執行者”管理的重心就從“只圍繞人”擴展到了“人 非人執行者”。第二類執行者不是一個產品概念而是一個組織管理概念。管理人依賴動機判斷管理 Agent 依賴目標規則。管理人的重心更多在組織關系、動機與判斷管理 Agent 的重心則更多在明確目標、系統規則、過程可觀測和結果可驗證。管理對象改變之后企業自然需要一套新的運行系統把兩類執行者放到同一套秩序里。第三章企業管理開始重寫——智能運營層只是物證講到這兒聰明的讀者大概已經意識到企業遲早需要建立一套新的運行機制來管理這兩類執行者。事實上一些跑得靠前的企業已經悄悄把它做出來了。它們把“讓人和 Agent 在同一套秩序下協同”這件事沉淀成了一套運行控制層——負責任務編排、狀態監控、質量評測、成本核算、人工接管與持續優化。這套東西后來被統稱為智能運營層。這層能力也正在產品化。ServiceNow 的 AI Control Tower 正在提供并持續擴展 AI 資產發現、風險治理、運行性能監測和價值衡量等能力其 Autonomous Workforce 則支持智能體根據技能和權限自動認領任務、實時監測表現并在超出授權或能力邊界時升級給人工。ServiceNow 稱其內部超過 90% 的員工 IT 請求已由這類系統自主處理。智能運營層不是本文的主題它只是“管理正在重寫”這件事的物證。打個比方。你不會說“企業管理這篇文章主題是 ERP企業資源計劃系統”。ERP 是工具是證據是企業把管理方法固化進軟件的產物。同理智能運營層是企業把“人和 Agent 一起管”這套新管理方法第一次做成了一套可運行的系統。它是結果不是出發點。我們真正在討論的是更上游的那件事管理對象變了管理必須重寫。這里要特別區分一下免得和本號前面寫過的文章6《為什么越來越強的 AI反而越來越難上線》混在一起。文章6 講的“制度承載力”負責把規則定下來誰能進入、能做什么、出了問題誰負責——其中包括權限、審計與準入而智能運營層負責讓這些規則持續運行任務怎么分配、狀態如何監測、成本如何核算、結果如何評價、異常如何接管。前者是“能不能上”的制度門后者是“上了之后怎么跑”的運行層兩者上下游銜接而不是同一件事。制度把規則寫下來智能運營層把規則跑起來。前面那張管理對象變化圖正在被軟件化。企業并非第一次管理機器但第一次需要大規模管理一類能夠接收目標、調用資源、連續行動并交付結果的非人執行者。在傳統組織中被賦予目標、權限與責任的執行主體長期主要是人今天Agent 開始進入這個位置。執行主體變了管理方式自然必須隨之變化。第四章企業怎么重建管理落地方法說了這么多“為什么”管理者最想問的是“那我具體該怎么辦”。這一章給落地的四件事不談平臺功能只談管理動作怎么改。雙執行者管理四問這四個問題構成企業管理第二類執行者的最小閉環。企業開始管理第二類執行者以后這四個問題構成企業管理第二類執行者的最小閉環。① 目標能否說清并被機器理解 過去你給員工派活靠會議、靠文檔、靠口頭。現在你給 Agent 派活得把目標翻譯成它能理解的、可驗證的結構目標是什么、邊界是什么、禁止事項是什么、可調用哪些資源。模糊的“搞個方案”人和 Agent 的理解天差地別。管理者的新基本功是把目標寫成“機器可理解”的樣子。這聽起來是技術活其實是管理活——你本來就該把目標說清楚。② 過程能否看見并及時接管 Agent 的運行過程可以被記錄但不等于天然可見、可懂、可管理。企業需要建立機制讓管理者知道它正在做什么、調用了哪些資源、是否已經偏離目標以及什么時候需要人工接管。這不是監控員工是讓第二類執行者始終在視野內。可見性是從主要依賴人的自我約束與組織信任擴展到依賴 Agent 的過程可觀測、結果可驗證和異常可接管的第一塊磚。③ 結果能否被可靠驗收 派給人的活人自己會自我校準派給 Agent 的活沒有驗收就等于沒管。每一類由 Agent 承擔的任務都要先定好“怎么算做對了”用什么指標評價、誰負責抽檢、什么時候人工復核、錯誤率達到多少觸發停止。沒有驗收標準的 Agent 任務再快也是隱患。④ 責任能否明確追溯 這是最容易被忽略、也最容易出事的。Agent 干錯了算誰的是下發目標的人、配置 Agent 的人、還是批準它上崗的人企業必須在 Agent 上崗前就把“責任鏈”畫清楚否則出事就是一地雞毛、互相甩鍋。責任歸屬不是法律問題那么遠它是日常管理動作誰有權讓它跑誰就得為結果背書。順著這四件事管理者的角色也在變。過去是“管人”重點是激發、協調、考核人現在正在轉向“定義目標、配置執行者、驗收結果、處理例外”。注意這不是說人不用管了而是管理者的精力分配在遷移——把大量原本花在“傳遞和盯進度”上的中層職能交給系統吸收掉把釋放出來的精力升級到“定方向、判邊界、擔責任”這些機器替不了的地方。哪些中層職能會被吸收主要是標準化的傳遞、拆解、匯總、跟催。哪些會被升級主要是判斷、取舍、對模糊目標的澄清、對意外后果的擔責。一句話中層不會整體消失但只承擔傳遞、匯總和跟催的中層崗位會明顯承壓能夠定義目標、處理例外和承擔責任的管理角色反而會被重新定價。用一句傳播的話說中層正在“重鍍一層”——從傳聲筒變成 Agent 的總指揮和目標守門人。第五章未來三年企業管理進入“雙執行者時代”如果上面幾章你都認可那接下來的判斷就不難推了我判斷未來三年越來越多先行企業將進入一種新的組織狀態——人和第二類執行者同時成為日常生產單元。可以把它稱為雙執行者時代。所謂雙執行者時代是指企業默認地、常態化地同時擁有并管理兩類執行者人和第二類執行者Agent、機器人、自動化流程。這不是某個部門的嘗鮮而是整家公司操作系統級別的改變。就像當年“電算化”不是給財務配臺電腦而是重寫了整個記賬方式雙執行者時代也不是“給員工發個 AI 工具”而是重裝了管理本身。這里的“雙”不是指世界上只有人和 Agent 兩種實體而是指企業開始同時管理“人類執行者”和“非人執行者”兩大類執行主體。它會具體落在四個地方以下為基于當前產業信號的推演而非對所有企業現狀的概括崗位人從親自執行轉向指揮、驗收和處理例外。在先行企業中可能出現“管 Agent 的崗”也會出現“和 Agent 搭班的崗”部分崗位描述里會逐步寫入“能否指揮多個 Agent 協同”這樣的要求。組織中間傳遞層被壓縮任務調度能力上升。匯報線末端從“人”裂成“人 Agent 機器人”中層的傳遞、拆解、匯總職能被系統部分吸收組織圖會比今天更扁、更網絡化。經營企業的財務管理中將逐步出現更加獨立的 Agent、模型調用和算力運行成本口徑。系統OA、ERP、績效系統開始增加管理 Agent 的能力。這些系統長期主要圍繞人的賬號、崗位、權限和審批關系組織業務雙執行者時代它們將不得不增加登記、核算與考核非人執行者的能力或被新的智能運營系統逐步改造。所以回到那個“那又怎樣”的問題。對 CEO 和創業者來說雙執行者時代意味著你接下來的核心競爭力不只是“用不用 AI”而是“能不能把人和第二類執行者管到一套秩序里”。會用 AI 的公司很多能管住 AI 的公司很少。前者吃效率紅利后者建護城河。三年后回頭看差距不在模型在管理。這件事不只和企業有關。對個人而言雙執行者時代會先表現為一種新的工作能力能否把 Agent 組織成穩定、可驗收、成本可控的工作流——定目標、控成本、做驗收、守邊界。普通人不必等公司重裝管理系統今天就可以把手上的 Agent 當成“第二類執行者”來經營定目標、看過程、驗結果、劃責任。下面這張“知識卡”方便你快速對照雙執行者時代帶來的四類核心變化知識卡雙執行者時代的四類變化崗位從親自執行轉向配置人機執行組合組織從層級傳遞轉向任務調度與異常處理經營從只核算人力轉向同時核算 Agent 的產出、質量、風險與成本系統從只登記人和流程轉向同時登記、監測和治理非人執行者未來企業真正管理的不再只是員工而是一支由人和第二類執行者共同組成的新型執行團隊。四類變化的知識卡。今天最重要的一句話過去一百年的主流企業管理默認組織中的自主執行者主要是人AI 時代這個前提第一次被大規模打破。記住這句話。管理之所以要變是因為執行主體先變了。 你們公司現在屬于哪一種A. AI 還只是輔助工具B. Agent 已經開始獨立承擔任務C. Agent 已經承擔任務但責任和驗收規則還不清楚留下 A、B 或 C也歡迎說說最先暴露的是目標、過程、驗收還是責任問題McKinsey Global Institute《Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI》2025 年 11 月ServiceNowAutonomous Workforce 官方資料2026 年ServiceNowAI Control Tower 官方資料2026 年說明“第二類執行者”“雙執行者時代”“雙執行者管理四問”為本文提出并待持續驗證的分析框架涉及未來組織變化的內容是基于當前公開產業信號形成的趨勢判斷并非對所有企業現狀的概括。最后2026年技術圈的分化愈發明顯降薪裁員潮持續蔓延傳統開發、測試等崗位大批縮水不少從業者陷入職業焦慮與之形成鮮明對比的是AI大模型相關崗位迎來瘋狂擴招薪資逆勢飆升150%大廠更是直接開出70-100W年薪瘋搶具備實戰能力的大模型人才甚至放寬年齡限制只求能快速落地技術、創造價值很多程序員、職場新人紛紛入局大模型領域絕非盲目跟風而是實實在在看到了不可替代的價值優勢這也是2026年最值得抓住的職業風口1、窗口期紅利入門門檻友好不同于成熟賽道的“內卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大簡歷只要達標掌握基礎AI應用具備簡單項目經驗年齡、學歷均非硬性要求小白可快速入門轉行程序員也能無縫銜接2、技術可復用上手速度翻倍如果你有前后端開發、測試、數據分析等基礎在大模型落地、系統部署、Prompt工程等環節會更具優勢無需從零開始復用原有技術能力就能快速進階3、懂業務更吃香競爭力翻倍單純懂技術已不夠2026年大廠更看重“技術業務”的復合型人才有垂直領域金融、醫療、工業等經驗者能精準定位模型落地痛點薪資比純技術崗高出30%以上更重要的是即便沒有轉型需求用AI大模型工具為工作賦能、提升效率也已經成為80%企業的硬性要求——不會用大模型提效未來很可能被行業淘汰那么2026年小白/程序員該如何高效學習大模型很多人想入門大模型卻陷入兩大困境要么到處搜集零散資料不成體系越學越懵要么被收費高昂的課程割韭菜花了錢卻學不到實戰技能白白浪費時間走彎路。今天就給大家精心整理了一份2026年最新、免費、系統化的AI大模型學習資源包覆蓋從零基礎入門到商業實戰、從理論沉淀到面試通關的全流程所有資料均已整理歸檔無需拼湊直接領取就能上手學習小白可照做程序員可進階掃碼免費領取全部內容1、大模型系統化學習路線這份學習路線結合2026年行業趨勢和新手學習規律由行業專家精心設計從零基礎到精通每一步都有明確指引幫你節省80%的無效學習時間少走彎路、高效進階避免踩坑。2、從0到進階大模型學習視頻教程從入門到進階這里都有跟著老師學習事半功倍。3、大模型學習書籍電子文檔涵蓋2026年最新技術要點包括基礎入門、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG實戰、模型微調與部署等內容4、AI大模型最新行業報告報告包含騰訊、阿里、甲子光年等權威機構發布的核心內容還有2026年中文大模型基準測評報告、AI Agent行業研究報告等幫你站在行業前沿把握技術風口。5、大模型項目實戰配套源碼項目包含Deepseek R1、GPT項目、MCP項目、RAG實戰等熱門方向還有視頻配套代碼手把手教你從0到1完成項目開發既能練手提升技術又能豐富簡歷為求職和職業發展加分。6、2026大模型大廠面試真題2026年大模型面試已全面升級不再單純考察基礎原理而是轉向側重技術落地和業務結合的綜合考察很多程序員和新手因為缺乏針對性準備明明技術不錯卻在面試中失利。適用人群四階段學習規劃共90天可落地執行第一階段10天初階應用該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識對大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關討論時發表高級、不跟風、又接地氣的見解別人只會和 AI 聊天而你能調教 AI并能用代碼將大模型和業務銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應用業務架構大模型應用技術架構代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構成指令調優方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應用該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰學習學會構造私有知識庫擴展 AI 的能力。快速開發一個完整的基于 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發框架抓住最新的技術進展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個簡單的 ChatPDF檢索的基礎概念什么是向量表示Embeddings向量數據庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統的擴展知識混合檢索與 RAG-Fusion 簡介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓練恭喜你如果學到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關的工作自己也能訓練 GPT 了通過微調訓練自己的垂直大模型能獨立訓練開源多模態大模型掌握更多技術方案。到此為止大概2個月的時間。你已經成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓練求解器 損失函數簡介小實驗2手寫一個簡單的神經網絡并訓練它什么是訓練/預訓練/微調/輕量化微調Transformer結構簡介輕量化微調實驗數據集的構建…第四階段20天商業閉環對全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認知可以在云端和本地等多種環境下部署大模型找到適合自己的項目/創業方向做一名被 AI 武裝的產品經理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國產大模型服務搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計算機運行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項目內容安全互聯網信息服務算法備案…掃碼免費領取全部內容7、這些資料真的有用嗎這份資料由我和魯為民博士(北京清華大學學士和美國加州理工學院博士)共同整理現任上海殷泊信息科技CEO其創立的MoPaaS云平臺獲Forrester全球’強勁表現者’認證服務航天科工、國家電網等1000企業以第一作者在IEEE Transactions發表論文50篇獲NASA JPL火星探測系統強化學習專利等35項中美專利。本套AI大模型課程由清華大學-加州理工雙料博士、吳文俊人工智能獎得主魯為民教授領銜研發。資料內容涵蓋了從入門到進階的各類視頻教程和實戰項目無論你是小白還是有些技術基礎的技術人員這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉行大模型崗位。這份完整版的大模型 AI 學習資料已經上傳CSDN朋友們如果需要可以微信掃描下方CSDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】 收藏 | AI 越用越難管？揭秘企業進入“雙執行者時代”的管理新挑戰與機遇
隨著 AI 的廣泛應用企業管理面臨新難題——“管 AI”。本文提出“第二類執行者”模型指出企業正進入“雙執行者時代”需同時管理人和具備自主執行能力的 AI Agent。傳統管理方式因無法適應非人執行者的特性而失效亟需重構。文章強調管理核心從“管人”轉向“管人和 Agent”需明確目標、過程監控、結果驗收及責任歸屬。未來企業需建立智能運營層實現人機協同核心競爭力將體現在能否有效管理雙執行者。第一章公司里多了一類“不用打卡的執行者”今天越來越多企業以為自己只是在給員工增加 AI 工具實際上它們已經開始引入另一類執行者。這張圖就是未來企業組織最大的變化。想象一下這樣的管理場景過去一名中層管理八名員工今天團隊里的每個人都配有一個或多個 Agent。管理者面對的已經不只是八個人而是一組全天運行、并行執行、持續調用工具的數字執行單元。本文所說的 Agent不是聊天機器人而是能夠接收目標、調用工具、連續完成任務并交付結果的數字執行者。這不是某一家公司的完整復制而是越來越多企業正在接近的組織形態。這種變化并非憑空推演。Salesforce 在 2025 年 12 月披露截至其 2026 財年第三季度Agentforce 累計達成超過 18,500 筆交易其中超過 9,500 筆為付費交易生產環境中的 Agentforce 賬戶數量環比增長 70%。英國多個警務機構采用的“Bobbi”智能體已經能夠自主處理大部分常規市民咨詢。Agent 正在從員工身邊的問答助手走向能夠獨立承接任務的執行單元。更反直覺的是另一件事。當 Agent 開始承擔拆解、跟催和匯總一些先行企業的管理層級開始被重新審視。真正受到沖擊的首先不是所有中層崗位而是其中高度標準化的信息傳遞與進度協調職能。如果你只看標題會覺得這是一篇講“AI 讓企業更高效”的文章。錯。AI 越用越多企業卻越來越難管理了。這不是技術問題。模型在變強工具在變好接入成本在變低——這些都在讓“用 AI”變容易。真正變難的是“管 AI”。對員工企業已經形成了一整套成熟的激勵、監督與協作機制但一個 Agent、一條自動化流程、一個 7×24 小時不休息的“數字執行單元”你用什么去管在一批先行企業里AI 已經從零散試用走向多場景接入但管理它的系統仍停留在“只管人”的時代。于是裂縫出現了——任務派給 Agent 了結果沒人驗收Agent 干錯了責任算誰的多個 Agent 同時運行誰該優先、資源如何分配、任務發生沖突時聽誰的企業往往還沒有明確規則成本悄悄漲賬單看不懂。過去一百年的主流企業管理默認組織中的自主執行者主要是人AI 時代這個前提第一次被大規模打破。這句話值得你停下來讀兩遍。因為它解釋了我們開頭那個反直覺的事實公司變難管不是因為人變難管了而是因為管理的對象從“主要圍繞人”擴展到了“人 一類新的存在”。這類新的存在不只是工具而是能夠接收目標、調用資源、連續行動并交付結果的非人執行實體。傳統組織管理并沒有為這種具備一定自主性、能夠連續執行并交付結果的非人主體準備完整規則。第二章為什么“管人”的那套對 Agent 失效了要理解為什么企業突然不會管了得先看清舊管理系統到底建立在什么假設上。過去一百年的企業管理系統底層假設主要圍繞一個前提——組織里的自主執行者幾乎都是人。你去看管理的三塊地基會發現它們全都是為人設計的三塊地基的前提都是“執行者 人”。第一塊是激勵。獎金、晉升、認可、淘汰這套機制的前提是“執行者是人人在乎后果”。你給員工漲薪他更努力你批評他他改進。可 Agent 不在乎漲薪也不怕被批評。你沒法用 KPI 激勵一個沒有“在乎”這種東西的存在。第二塊是監督。管理學里大量精力花在“怎么知道人在干活”。打卡、周報、例會、抽查本質都是為了解決“人的努力不可見”的問題。Agent 看似處處留痕真正的運行狀態和錯誤原因卻未必容易理解——日志很多卻沒人持續分析任務跑得很快卻未必有人及時發現它已經偏離目標。第三塊是協調。組織圖、匯報線、會議、流程審批都是為了讓人和人之間不撞車。人與人的協調主要解決信息差異、目標分歧和責任分工Agent 之間的協調則更多依賴明確的優先級、權限邊界、狀態同步和沖突規則。這不是開會能解決的這是系統問題。所以你會看到一種很荒誕的局面企業拿著一套為人設計的精密管理系統去管一類根本不是人的執行者然后發現每一招都打在棉花上。傳統激勵不再適用監督方式發生錯位協調機制也必須從組織溝通擴展到系統規則。人的管理依賴動機、判斷與社會責任Agent 的管理依賴目標表達、權限邊界、過程可見與結果驗證。前者主要通過組織關系運行后者必須更多通過規則和系統運行。企業管理不是因為 AI 出現就自動改變而是因為被管理的對象變了——具備目標理解、工具調用和連續行動能力的非人系統開始從試點走入越來越多企業的知識工作流程原有管理假設因而受到挑戰。麥肯錫的研究提出未來工作將越來越成為人、Agent 與機器人之間的協作。隨著執行任務向 Agent 遷移人的角色會更多轉向判斷、監督、例外處理與人機協同。這就是為什么真正先變掉的不是“誰被替代”而是“管理”。請務必注意這不是“AI 替代人”的敘事。替代論關心的是“人會不會失業”那是個社會話題我們放到最后再講。本文關心的是另一件事當執行者從一類變成兩類管理的對象本身變了所以管理這套“操作系統”必須先重裝跟人有沒有被替代是兩條線。你可以這樣想一家公司招了個外籍工程師語言不通、時區不同但他畢竟是人你還能用管理人的方式慢慢磨合。可今天進來的不是“難以溝通的人”是一類無法僅靠激勵、會議和匯報鏈管理的執行者。它不是來應聘的它是來上崗的——而且它們天然可以復制、并行和成組運行。這就是“第二類執行者”這個概念要說的東西。注意我用的是“執行者”不是“員工”。這是故意的。因為在企業里真正在“執行”的早就不止是人了機器人產線上的機械臂在執行、RPA機器人流程自動化流程在執行、自動化系統在執行、Agent 在執行。把它們都叫“員工”太窄了而且這個叫法活不過三年——當一堆沒有工牌、沒有合同、按 API應用程序接口計費的“東西”都在替你干活時“員工”這個詞就裝不下了。執行者才是更長壽命的理論口徑。于是問題從“怎么管人”變成了“怎么同時管人和第二類執行者”。舊系統只裝了管人的驅動沒裝管 Agent 的驅動。這才是 AI 越用越多、企業卻越來越難管的真正病根。標準定義第二類執行者指除自然人之外、能夠在一定授權邊界內接收目標、調用資源、連續執行任務并交付結果的非人執行實體包括 AI Agent、機器人和部分自動化流程。當企業開始同時管理“人 第二類執行者”管理的重心就從“只圍繞人”擴展到了“人 非人執行者”。第二類執行者不是一個產品概念而是一個組織管理概念。管理人依賴動機判斷管理 Agent 依賴目標規則。管理人的重心更多在組織關系、動機與判斷管理 Agent 的重心則更多在明確目標、系統規則、過程可觀測和結果可驗證。管理對象改變之后企業自然需要一套新的運行系統把兩類執行者放到同一套秩序里。第三章企業管理開始重寫——智能運營層只是物證講到這兒聰明的讀者大概已經意識到企業遲早需要建立一套新的運行機制來管理這兩類執行者。事實上一些跑得靠前的企業已經悄悄把它做出來了。它們把“讓人和 Agent 在同一套秩序下協同”這件事沉淀成了一套運行控制層——負責任務編排、狀態監控、質量評測、成本核算、人工接管與持續優化。這套東西后來被統稱為智能運營層。這層能力也正在產品化。ServiceNow 的 AI Control Tower 正在提供并持續擴展 AI 資產發現、風險治理、運行性能監測和價值衡量等能力其 Autonomous Workforce 則支持智能體根據技能和權限自動認領任務、實時監測表現并在超出授權或能力邊界時升級給人工。ServiceNow 稱其內部超過 90% 的員工 IT 請求已由這類系統自主處理。智能運營層不是本文的主題它只是“管理正在重寫”這件事的物證。打個比方。你不會說“企業管理這篇文章主題是 ERP企業資源計劃系統”。ERP 是工具是證據是企業把管理方法固化進軟件的產物。同理智能運營層是企業把“人和 Agent 一起管”這套新管理方法第一次做成了一套可運行的系統。它是結果不是出發點。我們真正在討論的是更上游的那件事管理對象變了管理必須重寫。這里要特別區分一下免得和本號前面寫過的文章6《為什么越來越強的 AI反而越來越難上線》混在一起。文章6 講的“制度承載力”負責把規則定下來誰能進入、能做什么、出了問題誰負責——其中包括權限、審計與準入而智能運營層負責讓這些規則持續運行任務怎么分配、狀態如何監測、成本如何核算、結果如何評價、異常如何接管。前者是“能不能上”的制度門后者是“上了之后怎么跑”的運行層兩者上下游銜接而不是同一件事。制度把規則寫下來智能運營層把規則跑起來。前面那張管理對象變化圖正在被軟件化。企業并非第一次管理機器但第一次需要大規模管理一類能夠接收目標、調用資源、連續行動并交付結果的非人執行者。在傳統組織中被賦予目標、權限與責任的執行主體長期主要是人今天Agent 開始進入這個位置。執行主體變了管理方式自然必須隨之變化。第四章企業怎么重建管理落地方法說了這么多“為什么”管理者最想問的是“那我具體該怎么辦”。這一章給落地的四件事不談平臺功能只談管理動作怎么改。雙執行者管理四問這四個問題構成企業管理第二類執行者的最小閉環。企業開始管理第二類執行者以后這四個問題構成企業管理第二類執行者的最小閉環。① 目標能否說清并被機器理解 過去你給員工派活靠會議、靠文檔、靠口頭。現在你給 Agent 派活得把目標翻譯成它能理解的、可驗證的結構目標是什么、邊界是什么、禁止事項是什么、可調用哪些資源。模糊的“搞個方案”人和 Agent 的理解天差地別。管理者的新基本功是把目標寫成“機器可理解”的樣子。這聽起來是技術活其實是管理活——你本來就該把目標說清楚。② 過程能否看見并及時接管 Agent 的運行過程可以被記錄但不等于天然可見、可懂、可管理。企業需要建立機制讓管理者知道它正在做什么、調用了哪些資源、是否已經偏離目標以及什么時候需要人工接管。這不是監控員工是讓第二類執行者始終在視野內。可見性是從主要依賴人的自我約束與組織信任擴展到依賴 Agent 的過程可觀測、結果可驗證和異常可接管的第一塊磚。③ 結果能否被可靠驗收 派給人的活人自己會自我校準派給 Agent 的活沒有驗收就等于沒管。每一類由 Agent 承擔的任務都要先定好“怎么算做對了”用什么指標評價、誰負責抽檢、什么時候人工復核、錯誤率達到多少觸發停止。沒有驗收標準的 Agent 任務再快也是隱患。④ 責任能否明確追溯 這是最容易被忽略、也最容易出事的。Agent 干錯了算誰的是下發目標的人、配置 Agent 的人、還是批準它上崗的人企業必須在 Agent 上崗前就把“責任鏈”畫清楚否則出事就是一地雞毛、互相甩鍋。責任歸屬不是法律問題那么遠它是日常管理動作誰有權讓它跑誰就得為結果背書。順著這四件事管理者的角色也在變。過去是“管人”重點是激發、協調、考核人現在正在轉向“定義目標、配置執行者、驗收結果、處理例外”。注意這不是說人不用管了而是管理者的精力分配在遷移——把大量原本花在“傳遞和盯進度”上的中層職能交給系統吸收掉把釋放出來的精力升級到“定方向、判邊界、擔責任”這些機器替不了的地方。哪些中層職能會被吸收主要是標準化的傳遞、拆解、匯總、跟催。哪些會被升級主要是判斷、取舍、對模糊目標的澄清、對意外后果的擔責。一句話中層不會整體消失但只承擔傳遞、匯總和跟催的中層崗位會明顯承壓能夠定義目標、處理例外和承擔責任的管理角色反而會被重新定價。用一句傳播的話說中層正在“重鍍一層”——從傳聲筒變成 Agent 的總指揮和目標守門人。第五章未來三年企業管理進入“雙執行者時代”如果上面幾章你都認可那接下來的判斷就不難推了我判斷未來三年越來越多先行企業將進入一種新的組織狀態——人和第二類執行者同時成為日常生產單元。可以把它稱為雙執行者時代。所謂雙執行者時代是指企業默認地、常態化地同時擁有并管理兩類執行者人和第二類執行者Agent、機器人、自動化流程。這不是某個部門的嘗鮮而是整家公司操作系統級別的改變。就像當年“電算化”不是給財務配臺電腦而是重寫了整個記賬方式雙執行者時代也不是“給員工發個 AI 工具”而是重裝了管理本身。這里的“雙”不是指世界上只有人和 Agent 兩種實體而是指企業開始同時管理“人類執行者”和“非人執行者”兩大類執行主體。它會具體落在四個地方以下為基于當前產業信號的推演而非對所有企業現狀的概括崗位人從親自執行轉向指揮、驗收和處理例外。在先行企業中可能出現“管 Agent 的崗”也會出現“和 Agent 搭班的崗”部分崗位描述里會逐步寫入“能否指揮多個 Agent 協同”這樣的要求。組織中間傳遞層被壓縮任務調度能力上升。匯報線末端從“人”裂成“人 Agent 機器人”中層的傳遞、拆解、匯總職能被系統部分吸收組織圖會比今天更扁、更網絡化。經營企業的財務管理中將逐步出現更加獨立的 Agent、模型調用和算力運行成本口徑。系統OA、ERP、績效系統開始增加管理 Agent 的能力。這些系統長期主要圍繞人的賬號、崗位、權限和審批關系組織業務雙執行者時代它們將不得不增加登記、核算與考核非人執行者的能力或被新的智能運營系統逐步改造。所以回到那個“那又怎樣”的問題。對 CEO 和創業者來說雙執行者時代意味著你接下來的核心競爭力不只是“用不用 AI”而是“能不能把人和第二類執行者管到一套秩序里”。會用 AI 的公司很多能管住 AI 的公司很少。前者吃效率紅利后者建護城河。三年后回頭看差距不在模型在管理。這件事不只和企業有關。對個人而言雙執行者時代會先表現為一種新的工作能力能否把 Agent 組織成穩定、可驗收、成本可控的工作流——定目標、控成本、做驗收、守邊界。普通人不必等公司重裝管理系統今天就可以把手上的 Agent 當成“第二類執行者”來經營定目標、看過程、驗結果、劃責任。下面這張“知識卡”方便你快速對照雙執行者時代帶來的四類核心變化知識卡雙執行者時代的四類變化崗位從親自執行轉向配置人機執行組合組織從層級傳遞轉向任務調度與異常處理經營從只核算人力轉向同時核算 Agent 的產出、質量、風險與成本系統從只登記人和流程轉向同時登記、監測和治理非人執行者未來企業真正管理的不再只是員工而是一支由人和第二類執行者共同組成的新型執行團隊。四類變化的知識卡。今天最重要的一句話過去一百年的主流企業管理默認組織中的自主執行者主要是人AI 時代這個前提第一次被大規模打破。記住這句話。管理之所以要變是因為執行主體先變了。 你們公司現在屬于哪一種A. AI 還只是輔助工具B. Agent 已經開始獨立承擔任務C. Agent 已經承擔任務但責任和驗收規則還不清楚留下 A、B 或 C也歡迎說說最先暴露的是目標、過程、驗收還是責任問題McKinsey Global Institute《Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI》2025 年 11 月ServiceNowAutonomous Workforce 官方資料2026 年ServiceNowAI Control Tower 官方資料2026 年說明“第二類執行者”“雙執行者時代”“雙執行者管理四問”為本文提出并待持續驗證的分析框架涉及未來組織變化的內容是基于當前公開產業信號形成的趨勢判斷并非對所有企業現狀的概括。最后2026年技術圈的分化愈發明顯降薪裁員潮持續蔓延傳統開發、測試等崗位大批縮水不少從業者陷入職業焦慮與之形成鮮明對比的是AI大模型相關崗位迎來瘋狂擴招薪資逆勢飆升150%大廠更是直接開出70-100W年薪瘋搶具備實戰能力的大模型人才甚至放寬年齡限制只求能快速落地技術、創造價值很多程序員、職場新人紛紛入局大模型領域絕非盲目跟風而是實實在在看到了不可替代的價值優勢這也是2026年最值得抓住的職業風口1、窗口期紅利入門門檻友好不同于成熟賽道的“內卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大簡歷只要達標掌握基礎AI應用具備簡單項目經驗年齡、學歷均非硬性要求小白可快速入門轉行程序員也能無縫銜接2、技術可復用上手速度翻倍如果你有前后端開發、測試、數據分析等基礎在大模型落地、系統部署、Prompt工程等環節會更具優勢無需從零開始復用原有技術能力就能快速進階3、懂業務更吃香競爭力翻倍單純懂技術已不夠2026年大廠更看重“技術業務”的復合型人才有垂直領域金融、醫療、工業等經驗者能精準定位模型落地痛點薪資比純技術崗高出30%以上更重要的是即便沒有轉型需求用AI大模型工具為工作賦能、提升效率也已經成為80%企業的硬性要求——不會用大模型提效未來很可能被行業淘汰那么2026年小白/程序員該如何高效學習大模型很多人想入門大模型卻陷入兩大困境要么到處搜集零散資料不成體系越學越懵要么被收費高昂的課程割韭菜花了錢卻學不到實戰技能白白浪費時間走彎路。今天就給大家精心整理了一份2026年最新、免費、系統化的AI大模型學習資源包覆蓋從零基礎入門到商業實戰、從理論沉淀到面試通關的全流程所有資料均已整理歸檔無需拼湊直接領取就能上手學習小白可照做程序員可進階掃碼免費領取全部內容1、大模型系統化學習路線這份學習路線結合2026年行業趨勢和新手學習規律由行業專家精心設計從零基礎到精通每一步都有明確指引幫你節省80%的無效學習時間少走彎路、高效進階避免踩坑。2、從0到進階大模型學習視頻教程從入門到進階這里都有跟著老師學習事半功倍。3、大模型學習書籍電子文檔涵蓋2026年最新技術要點包括基礎入門、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG實戰、模型微調與部署等內容4、AI大模型最新行業報告報告包含騰訊、阿里、甲子光年等權威機構發布的核心內容還有2026年中文大模型基準測評報告、AI Agent行業研究報告等幫你站在行業前沿把握技術風口。5、大模型項目實戰配套源碼項目包含Deepseek R1、GPT項目、MCP項目、RAG實戰等熱門方向還有視頻配套代碼手把手教你從0到1完成項目開發既能練手提升技術又能豐富簡歷為求職和職業發展加分。6、2026大模型大廠面試真題2026年大模型面試已全面升級不再單純考察基礎原理而是轉向側重技術落地和業務結合的綜合考察很多程序員和新手因為缺乏針對性準備明明技術不錯卻在面試中失利。適用人群四階段學習規劃共90天可落地執行第一階段10天初階應用該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識對大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關討論時發表高級、不跟風、又接地氣的見解別人只會和 AI 聊天而你能調教 AI并能用代碼將大模型和業務銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應用業務架構大模型應用技術架構代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構成指令調優方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應用該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰學習學會構造私有知識庫擴展 AI 的能力。快速開發一個完整的基于 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發框架抓住最新的技術進展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個簡單的 ChatPDF檢索的基礎概念什么是向量表示Embeddings向量數據庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統的擴展知識混合檢索與 RAG-Fusion 簡介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓練恭喜你如果學到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關的工作自己也能訓練 GPT 了通過微調訓練自己的垂直大模型能獨立訓練開源多模態大模型掌握更多技術方案。到此為止大概2個月的時間。你已經成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓練求解器 損失函數簡介小實驗2手寫一個簡單的神經網絡并訓練它什么是訓練/預訓練/微調/輕量化微調Transformer結構簡介輕量化微調實驗數據集的構建…第四階段20天商業閉環對全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認知可以在云端和本地等多種環境下部署大模型找到適合自己的項目/創業方向做一名被 AI 武裝的產品經理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國產大模型服務搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計算機運行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項目內容安全互聯網信息服務算法備案…掃碼免費領取全部內容7、這些資料真的有用嗎這份資料由我和魯為民博士(北京清華大學學士和美國加州理工學院博士)共同整理現任上海殷泊信息科技CEO其創立的MoPaaS云平臺獲Forrester全球’強勁表現者’認證服務航天科工、國家電網等1000企業以第一作者在IEEE Transactions發表論文50篇獲NASA JPL火星探測系統強化學習專利等35項中美專利。本套AI大模型課程由清華大學-加州理工雙料博士、吳文俊人工智能獎得主魯為民教授領銜研發。資料內容涵蓋了從入門到進階的各類視頻教程和實戰項目無論你是小白還是有些技術基礎的技術人員這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉行大模型崗位。這份完整版的大模型 AI 學習資料已經上傳CSDN朋友們如果需要可以微信掃描下方CSDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】