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在 2025 年稳步发展的基础上，2026 年将成为智能体 AI 在企业中实现真正落地的关键之年。
回顾 2025 年初，行业曾普遍预测智能体 AI 将迎来爆发式增长与颠覆性普及。尽管技术进步显著且持续加速，但这一年的更深层意义在于，它重塑了我们对技术可行性的理解。各类组织已超越简单的聊天机器人应用场景，开始积极探索能够自主规划、执行任务并持续迭代的智能体系统。如今，核心智能体能力显著提升，已可胜任一年前仍难以处理的复杂多步骤任务。随着市场的迅速扩张，投资与创新正形成叠加效应，持续推动着该领域的发展。
为制定本年度的 Snowflake 数据与人工智能预测报告，我与十余位 Snowflake 的领导者共同梳理了对未来一年的行业展望。报告的核心观点是：智能体将在企业级应用中取得实质性突破。以下摘录本年度报告中的部分预测要点：
上下文窗口与记忆能力将成为提升智能体性能的关键：未来一年，上下文窗口与记忆能力的重大改进将使智能体能够基于更宏观的情境理解，以更高的自主性应对复杂挑战。Snowflake 工程与支持高级副总裁 Vivek Raghunathan 指出：“这是一种更趋近于人类的能力——能够记住更广泛的情境信息以解决当前问题。”
工作者需精通人与 AI 的协作与沟通：人类仍将处于决策闭环之中，部分原因是驱动决策的数据并非全部对 AI 开放。Snowflake 产品副总裁 Chris Child 强调，AI 能对其掌握的数据进行深度分析，但人类直觉仍不可或缺。他表示：“AI 模型将深入理解您的数据，但您仍需学会何时存疑、何时在行动前进行深度追问。”
数据战略将决定 AI 就绪度与最终成效：Snowflake 首席信息官 Mike Blandina 指出：“当 AI 提供准确答案时，还必须确保私有或专有数据不被泄露。用户是否拥有查看此答案的权限？您的营销聊天机器人是否在泄露员工的社保号或客户的信用卡信息？这并非 AI 本身的问题，而是关乎如何治理与保护数据。”
到 2026 年末，核心问题将不再是人工智能能做什么，而是人与人工智能如何协同工作。换言之，重点将转向角色如何演变、决策权如何分配，以及领导者在自主性日益增强的环境中如何建立信任与明确责任。
十年前，首席数据与分析官（CDO）的职责主要聚焦于数据治理。但随着智能体化人工智能的到来，这一角色已扩展至统筹企业内智能体的协同运作。首席数据与分析官需负责保障智能体所依赖数据的质量与合规性，设计智能体嵌入的工作流程，并对这些系统在现实场景中的表现承担最终责任。这使得首席数据与分析官的职能更接近真正的“人工智能首席运营官”——其职责横跨工程技术、合规监管、安全防御、运营维护及产品团队，确保人工智能运行模型具备稳定性、可信度以及与业务目标的高度一致性。
到 2026 年，企业面临的挑战将不再局限于将智能体简单部署至生产环境。管理者需要围绕智能体建立起系统化的管理体系，这意味着必须构建可靠的验证框架、厘清人机协同的职责边界，并实现全链路的可观测性，确保每个智能体的行为皆可审计、可解释、可信任。这一趋势将催生正式的 AI 质量控制职能，通过持续监测与评估，保障智能体行为始终与商业意图保持一致。对于注重可靠性的企业而言，这已成为必然的演进方向。
实现此类管控体系，依赖于坚实且集中的数据基础与治理架构。在早期实验阶段行之有效的联邦模型虽有助于提升开发效率，但随着智能体系统的扩展，必须确保跨工作流的高度一致性：统一的语义规范、严格的权限管理以及不容妥协的安全保障，已成为系统规模化运作的必要条件。
随着企业推进流程与决策权限的重构，建立贯穿组织全局的反馈闭环至关重要。此类闭环可协助团队优化规则边界、改进模型行为，并确保责任机制始终保持清晰。短期来看，智能体系统将最适用于边界明确、结构化程度高且风险可控的工作流程。随着数据成熟度、治理体系以及组织适配能力的持续提升，智能体将逐步进入更复杂的决策链路，获得更高自主权，并产生更具战略价值的影响。
智能体 AI 并非替代人类工作，而是重塑工作模式，开拓新的机遇维度与规模化潜力。若需深入了解更多前沿趋势，敬请参阅《Snowflake 数据与 AI 预测报告（2026）》。
原文地址：https://www.snowflake.com/en/blog/data-ai-predictions-2026/
