“AI就那样吧，写出来的东西不能用。”
“ChatGPT？试过了，没什么用，还是得自己来。”
“AI炒作而已，真干活还是得靠人。”
这些话，你是不是也说过？或者听别人说过？
2026年1月23日，我想问一个可能让你不舒服的问题：
你觉得AI不行，有没有想过——是不是你使用的姿势不对？
一
先看一组数据。
根据阿里云开发者社区的分析：
“如果说2023年是’大模型’的惊艳亮相，那么2026年将被定义为Agent（智能体）元年。”
Gartner的预测更直接：
“到2026年底，40%的企业应用将嵌入AI Agent——而2025年这个数字还不到5%。”
AI市场研究机构的数据显示：
“Agentic AI市场将从78亿美元增长到2030年的520亿美元。”
但问题来了：
如果AI真的这么厉害，为什么那么多人觉得它”不行”？
答案可能很简单：他们还在用2023年的方式跟2026年的AI对话。
二
让我画一条时间线，看看AI使用姿势这四年是怎么演进的。
AI使用姿势的四年演进：从被动问答到自主执行
2023年：Chatbot时代——”我问你答”
ChatGPT震惊世界。
人们第一次发现，AI可以像人一样对话。
使用姿势：
- 你问一个问题
- AI给一个答案
- 对话结束
典型场景：
- “帮我写一封邮件”
- “解释一下量子力学”
- “给我讲个笑话”
局限性：
- 单轮对话，缺乏上下文
- 知识有截止日期
- 不能访问外部工具
- 容易”幻觉”（胡说八道）
“AI chatbot是为简单的单一意图交互而设计的。当查询需要多步骤思考或涉及分层指令时，chatbot通常会退回到通用答案或人工协助。”
大多数人的AI使用姿势，至今还停留在这个阶段。
Chatbot vs AI Agent：从单轮问答到循环迭代的质变
2024年：Workflow + RAG时代——”你编排，我执行”
人们发现，单纯的对话不够用。
于是出现了两个关键技术：
1. Workflow（工作流）
- 把复杂任务拆解成多个步骤
- 用”链”把多个AI调用串起来
- LangChain成为最火的框架
2. RAG（检索增强生成）
- AI不再只靠”记忆”
- 可以实时检索外部知识库
- 大幅减少”幻觉”
使用姿势：
- 设计一个流程
- 准备好知识库
- AI按流程执行，需要时查资料
典型场景：
- 客服机器人连接FAQ数据库
- 文档问答系统
- 多步骤数据处理流水线
但问题是：
- 需要专业人员设计流程
- 流程固定，不够灵活
- 遇到意外情况不会自适应
根据Medium上的技术分析：
“传统RAG只是被动地检索和生成响应。而Agentic RAG为其增加了目标驱动的推理能力——AI成为一个可以规划步骤、检索多个信息、使用工具并反思进度的Agent。”
2025年：MCP时代——”万物互联”
Anthropic在2024年11月发布了MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）。
一个类比帮你理解：
“MCP就像AI的USB-C接口。就像USB-C为连接电子设备提供了标准化方式，MCP为AI连接外部系统提供了标准化方式。”
这意味着什么？
以前，让AI连接3个工具需要写3套集成代码。 现在，只要工具支持MCP，AI就能直接用。
根据MCP官方数据：
“一年后，MCP已成为连接AI Agent和企业工具的通用标准——每月SDK下载量超过9700万次，获得Anthropic、OpenAI、Google和Microsoft的支持。”
使用姿势：
- AI可以直接访问你的文件系统
- AI可以直接操作数据库
- AI可以直接调用各种API
- 一切通过统一协议连接
生态爆发：
- 5800+个MCP服务器
- 300+个MCP客户端
- 从GitHub到Notion，从Slack到数据库
MCP生态系统：一次接入，处处可用
但这还不是终点。
2026年：Agent + Skill时代——”自主执行”
2026年，两个关键概念定义了新时代：
1. AI Agent（智能体）
根据跨境电商分析：
“关键区别在于：AI Agent拥有Chatbot没有的东西——Agency（自主性）。这意味着它可以做出决策并采取真正的行动，而不只是聊天。”
Agent能做什么？
- 规划：把大目标分解成步骤
- 执行：调用工具完成每个步骤
- 反思：评估结果，自我调整
- 循环：直到任务完成
2. Agent Skills（技能）
Anthropic在2025年底发布了Agent Skills规范，并被OpenAI等公司采用。
根据官方介绍：
“Agent Skills是组织好的指令、脚本和资源文件夹，Agent可以动态发现和加载它们，以更好地执行特定任务。”
关键设计原则：渐进式披露（Progressive Disclosure）
- 第一层：只加载技能的名称和描述
- 第二层：如果需要，加载完整说明
- 第三层：如果需要，加载相关脚本和资源
这解决了什么问题？
以前，给AI太多工具描述会耗尽上下文窗口。 现在，AI按需加载，理论上可以拥有无限技能。
2026年的使用姿势：
- 你设定一个目标
- Agent自己规划步骤
- Agent自己调用技能
- Agent自己执行和调整
- 你只需要在关键决策点参与
三
让我用一个表格，直观对比四个时代的区别：
| 维度 | 2023 Chatbot | 2024 Workflow+RAG | 2025 MCP | 2026 Agent+Skill |
|---|---|---|---|---|
| 交互模式 | 问答 | 流程执行 | 工具调用 | 目标驱动 |
| 主动性 | 被动响应 | 按流程执行 | 按需连接 | 自主规划 |
| 灵活性 | 固定对话 | 预设流程 | 动态连接 | 自适应调整 |
| 能力边界 | 模型知识 | 知识库+流程 | 外部工具 | 理论上无限 |
| 用户角色 | 提问者 | 设计者 | 配置者 | 指挥者 |
| 典型产品 | ChatGPT | LangChain应用 | Claude+MCP | Claude Code |
核心变化是什么？
从”你告诉AI怎么做”到”你告诉AI做什么”。
“2024年，Copilot是副驾驶——它提供建议，但你仍然握着方向盘。你需要提示、审核、编辑、粘贴。而2026年的自主AI工作者以’人在环上’甚至’人不在环上’的方式运作。”
四
说点实在的。
为什么那么多人觉得AI不行？
根据我的观察，原因通常是这几个：
原因一：还在用”提问”的方式
错误姿势：
“帮我写一篇关于AI的文章。”
结果： 得到一篇泛泛而谈、千篇一律的文章。
正确姿势：
“我是一个技术博主，目标读者是对AI有兴趣但不太懂技术的普通人。请帮我写一篇关于AI使用姿势演进的文章，从2023年chatbot到2026年Agent，用讲故事的方式，让读者理解为什么他们需要更新自己的AI使用方式。文章要有具体案例、数据支撑、可操作的建议。风格参考这个例子：[附上之前的文章]”
区别在哪里？
第一种是”问答”——AI只能根据泛泛的问题给泛泛的答案。
第二种是”任务描述”——AI知道你是谁、读者是谁、目标是什么、风格要求是什么。
原因二：没有给AI足够的”工具”
如果你只用ChatGPT网页版：
- AI不能访问你的文件
- AI不能搜索最新信息
- AI不能执行代码
- AI不能连接你的工具
如果你用Claude Code + MCP：
- AI可以读写你的代码库
- AI可以执行shell命令
- AI可以连接数据库
- AI可以调用各种API
- AI可以自动完成复杂任务
同样的AI模型，不同的”装备”，效果天差地别。
原因三：没有给AI”技能”
举个例子：
你让Claude帮你写一个符合公司规范的代码。
没有技能的情况： Claude不知道你公司的编码规范，只能按通用最佳实践写。
有技能的情况： 你把公司的编码规范打包成一个Skill，Claude会自动加载并遵守。
根据Anthropic的介绍：
“Skills使用户能够将专业知识打包成可组合的资源，将通用Agent转变为专业Agent。”
原因四：期望错误
错误期望： AI应该一次就给出完美答案。
正确期望： AI是你的协作伙伴，需要迭代和调整。
“有趣的是，Claude Code并不是因为华丽而成为最受欢迎的编码Agent。它靠的是可靠、周到和可扩展。”
AI不是魔法，是工具。工具需要正确使用才能发挥效果。
五
那么，如何更新你的AI使用姿势？
从被动问答到自主执行：AI交互范式的质变
建议一：从”问答”升级到”任务描述”
不要这样：
“Python怎么读取CSV文件？”
要这样：
“我有一个sales_data.csv文件，包含日期、产品名、销售额三列。请帮我写一个Python脚本，读取这个文件，按月汇总销售额，然后生成一个柱状图保存为monthly_sales.png。”
区别：
- 前者：你问一个知识点，AI回答一个知识点
- 后者：你描述一个任务，AI完成整个任务
建议二：给AI配上”工具”
最低配置：
- 使用Claude.ai或ChatGPT Plus，开启联网搜索和代码执行
进阶配置：
- 使用Claude Code，让AI可以操作你的文件系统
- 配置MCP服务器，让AI连接你常用的工具
我的配置（供参考）：
- Claude Code作为主要工作界面
- MCP连接了GitHub、数据库、Notion等
- 自定义Skills封装了常用的工作流
建议三：建立你的”Skills库”
什么是Skills？
简单说，就是把你的专业知识、工作流程、最佳实践，打包成AI可以理解和使用的格式。
怎么做？
- 创建一个文件夹，命名为技能名称
- 写一个SKILL.md文件，描述这个技能是干什么的
- 放入相关的说明文档、脚本、模板
- 把文件夹放到Claude Code的skills目录
根据官方文档：
“Skills通过插件从anthropics/skills市场安装。当相关时，Claude会自动加载它们。”
建议四：学会”指挥”而不是”操作”
传统方式： 你写代码 → 你测试 → 你修bug → 你再测试
Agent方式： 你描述目标 → Agent写代码 → Agent测试 → Agent修bug → 你审核结果
角色变化： 从”执行者”变成”指挥者”。
这不是偷懒，而是效率的质变。
六
说两个真实的使用场景。
场景一：写这篇文章
传统方式需要多久？
- 搜集资料：2小时
- 整理大纲：1小时
- 写初稿：3小时
- 修改润色：2小时
- 配图：1小时
- 总计：9小时
Agent方式需要多久？
- 我提供主题和要求
- Claude Code搜索最新资料
- Claude Code整理大纲
- Claude Code写初稿
- 我审核修改
- Claude Code生成配图
- 总计：2小时
效率提升：4-5倍。
场景二：做一个数据分析报告
传统方式：
- 写SQL查询数据
- 导出到Excel
- 用Python做数据清洗
- 用matplotlib画图
- 写Word报告
- 转成PPT
Agent方式：
“分析上个月的用户行为数据，找出转化率最低的三个环节，给出优化建议，生成一份PPT报告。”
Claude Code会：
- 连接数据库执行查询
- 自动清洗和分析数据
- 生成可视化图表
- 写分析报告
- 输出PPT文件
你需要做的： 审核结果，提出修改意见。
七
最后说几句心里话。
三年前，我也是那个觉得”AI不行”的人。
用ChatGPT写的文章一看就是AI写的，用AI画的图奇奇怪怪，用AI写的代码跑都跑不起来。
但问题不是AI不行，是我不会用。
就像一把好刀，不会用的人只能切土豆，会用的人能雕花。
2026年的AI已经不是2023年的AI了：
- 不是只会聊天的Chatbot
- 是能自主规划执行的Agent
- 是能连接万物的MCP
- 是能无限扩展的Skills
如果你还在用2023年的姿势，当然觉得不行。
核心观点
-
AI使用姿势经历了四个阶段： 2023 Chatbot → 2024 Workflow+RAG → 2025 MCP → 2026 Agent+Skill
-
核心变化： 从”你告诉AI怎么做”到”你告诉AI做什么”
-
大多数人觉得AI不行的原因： 还在用问答模式、没有给AI工具、没有给AI技能、期望错误
-
正确的使用姿势： 任务描述而非问答、配置工具和MCP、建立Skills库、学会指挥而非操作
-
2026年的关键数据： 40%企业应用将嵌入AI Agent，市场规模从78亿美元增长到520亿美元
2026年1月23日，周五。
通用AGI工具已经到来。
问题不是AI行不行，而是——你准备好更新你的”使用姿势”了吗？
如果这篇文章让你有所启发，欢迎转发给同样觉得”AI不行”的朋友。
参考资料
官方资源
- Model Context Protocol - Anthropic - MCP官方发布
- Agent Skills - Anthropic - Skills技术详解
- Agent Skills Overview - Claude Docs - Skills官方文档
趋势分析
- 7 Agentic AI Trends to Watch in 2026 - Machine Learning Mastery
- The Era of Agentic AI - Downgraf
- Agentic AI Trends 2025 - Svitla Systems
技术解读
- RAG vs Agentic RAG vs MCP - Bitcot
- AI Agent vs Chatbot - DigitalOcean
- 2026智能体元年 - 阿里云开发者社区
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联系方式
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特别欢迎讨论：
- AI使用姿势的实践经验
- MCP和Skills的配置方案
- 从Chatbot到Agent的转型体会
- AI效率提升的真实案例
本文基于2026年1月23日的公开资料撰写。
AI使用姿势的演进还在继续，今天的”正确姿势”也许明天就会被超越——但这正是这个时代最让人兴奋的地方。
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在这个AI快速演进的时代，保持学习、更新认知，才能不被时代抛下。
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