AGI 应用层分水岭：OpenAI、Anthropic 在造基础能力，开发者在造“可运行公司”#

最近我越来越少问“哪个模型更强”，开始反复问另一个问题： 这套能力接进我的工作流后，是否能稳定地把结果交付出来。

到 2026 年 4 月，我对 AGI 热点的感受很明确： 上游公司（OpenAI、Anthropic）正在持续把“智能能力”做成更可调用、可组合、可运营的基础设施； 下游开发者的价值，正在从“功能实现者”转成“系统经营者”。

这不是一句大词。 这是我每天写自动化、跑 Agent、做发布门禁时最直接的体感。

热点一：造 AGI 的竞争，正在从“模型参数”转向“能力供给稳定性”#

过去看行业新闻，我最容易被新 benchmark 吸引。 现在我会先看三件事：

1. 峰值时段是否还能稳定可用
2. 升级切换是否低摩擦
3. 工具生态是否够开放，接入是否够快

原因很现实： 今天业务要的不是“偶尔惊艳”，而是“每天可用”。

所以我现在评估 OpenAI、Anthropic，不再只看“上限高不高”，而是看它们是不是在把能力做成一种长期供给：

• 能不能稳定接入我现有流程
• 能不能支持分层路由与风险分级
• 能不能在模型迭代时，把迁移成本压到团队可承受范围

这也是我理解的 AGI 新阶段： 大模型公司在造“智能发电厂”，而应用团队在做“配电系统”。

热点二：开发者的岗位正在分叉成三种新角色#

“会写代码”仍然重要，但已经不够。 我观察到最有复利的开发者，基本都在补三种能力：

1. 智能流程设计者：会拆分人机任务边界，定义输入输出合同
2. 执行系统工程师：会搭路由、记忆、观测、回滚，把 Agent 变成可靠生产力
3. 风险运营者：会把发布、删除、批量写入这类动作前置门禁，不把事故留给线上

我自己也在被迫升级。 以前我的默认动作是“开写”； 现在默认动作是先设计执行链路： 谁来做、做完如何验收、失败怎么降级、哪些动作必须人工确认。

这套思路改变后，最大的收益不是“更炫”，而是返工明显下降。

热点三：2026 的机会，不是再做一个 Demo，而是做“可复制的交付单元”#

我现在判断一个 AI 项目有没有价值，不看演示视频，看这四个问题：

1. 有没有清晰任务合同（输入边界、输出格式、失败条件）
2. 有没有最小门禁（质量、成本、时延、风险）
3. 有没有执行留痕（谁做了什么、为何失败、如何回放）
4. 能否跨模型迁移（主备路径是否存在）

四个问题里只要缺两个，项目大概率会卡在“能跑但不可运营”。

所以我越来越确信： AGI 时代真正稀缺的，不是“会调用 API 的人”， 而是能把智能能力变成组织持续产能的人。

我在最近一个月落地的三个默认动作#

1）任何自动化先写任务合同#

我会先写清：

• 输入来源和格式
• 成功输出长什么样
• 出错后自动停在哪一步

这一步看起来慢，但能显著减少后续反复改 prompt 的时间。

2）高风险动作一律门禁化#

凡是发布、删除、批量写入，我都按高风险处理： 未过门禁不执行，未留痕不放行。

这让系统少了很多“运气好才没出事”的时刻。

3）把每次失败沉淀成可复用资产#

失败样本、修复策略、降级路径，都会被记录进记忆层。 下一次相似任务来时，不再从零开始猜。

长期看，这比追任何一条热点新闻都更值钱。

最后#

如果说 2024-2025 是“人人都在接 AI”， 那 2026 更像是“谁能把 AI 变成稳定产能”。

OpenAI、Anthropic 仍会持续推动 AGI 上限； 但对我这个开发者来说，真正的分水岭已经很清楚：

你是把模型当一次性工具，还是把它们编排成一个可运行、可治理、可复利的系统。

我现在每天只盯一件事： 当上游能力继续高速变化时，我的交付系统能不能依然稳定输出。