用一个词概括2026年的AI趋势，我选“工程化”

昨天在小范围做了一场 AFP (Auto-Flow Prompt) 的分享。

大家在现场亲身体验到了结构化提示词的优势和能量。当时有朋友问我：学君老师，站在现在看未来，如果用一个词来概括 2026 年 AI 的发展趋势，你会选哪个词？

我几乎没有犹豫，给出了答案：

工程化。

一听到“工程化”，文科生朋友们肉眼可见地懵了。 大家的第一反应是：我们根本不懂代码，更不懂软件工程，这岂不是要被时代淘汰了？

别着急。我所说的“工程化”，并不是指那种写 C++ 或 Python 的技术工程化。

而是一种社会意义上的工程化。

什么意思？ 这种工程化的核心含义是：所有的 AI 技术，都将趋向于被“封装”。

未来的 AI，要么直接给你一个打包好的、极其稳定的应用成品；要么提供给你一个傻瓜式的打包工具，让你自己去封装应用。

技术正在退居幕后，而“可交付性”和“稳定性”正在走向前台。

我们不妨从这三个已经显露的苗头，来预测这个浩浩荡荡的趋势：

苗头一：提示词的工程化（Prompt as Agent）

看看提示词这两年的演变就知道了。

它经历了从最初的“直觉式”（随便聊聊），到“框架式”、“结构化”，再到如今的“代码化”和“自动化”（AFP）。

这五个代际的演变，核心逻辑是什么？ 是提示词的结构性越来越强。

其实内容本身并没有本质变化，但这种严密的结构性，一方面驱动提示词变得越来越自动化（不再需要人时刻干预），另一方面让它的输出稳定性越来越强（不再抽风）。

这就是工程化思维在微观层面的体现。 我的 AFP 提示词框架，本质上就是将工程化思维引入到了提示词设计中。

针对这一点，我提出了一个概念：提示词即智能体。

苗头二：大模型的工程化（Model as Agent）

大模型本身当然是硬核工程的产物。

但是，进入 2025 年，一个明显的趋势是：围绕着大模型本身做工程化加工。

大模型不再裸奔。 看看字节的豆包，围绕着模型迅速发展出各方面的应用矩阵； 看看谷歌的 Gemini，正在将画图、视频理解等多模态功能，像插件一样“包装”进大模型里。

除了大厂，像 manus、genspark 这些新兴的智能体平台，其实本质上也是在大模型基础上做了一层厚厚的工程化封装，让它变得更好用。

针对这一点，Kimi 团队曾提出一个概念：大模型即智能体。

苗头三：低代码的工程化（Everyone as Agent）

这是最让文科生兴奋的一点。

在过去，做一个应用，那是工程师的专利，对很多人文科生而言望尘莫及。

但是，AI 发展的一个不可逆的趋势，就是不断降低代码写作的门槛。 甚至，它要让一个小朋友都能进入到代码世界。

从辅助编程的 Cursor，到 Gemini 强大的编码能力，再到字节最近推出的 AnyGen 等。 这些尝试都在指向同一个终点：技术平权。

当工具足够傻瓜，当工程化的门槛被踏平。 针对这一点，我也提出了一个大胆的概念：人人即智能体。

未来，每个人都可以打造专属于自己的 AI 应用。

写在最后

AI 的发展浩浩荡荡。

从最初的技术祛魅，到如今的工程化封装。 2026 年，也许我们将不再谈论“如何与 AI 对话”。

我们将谈论“如何构建、管理和分发你的 AI 智能体”。

那将是一个人人都是“工程师”的新时代。 

我对 2026，充满了期待！