谈到AI与职场的关系，很多人最先想到的往往是程序员。

Codex、Claude Code、Cursor等工具，深度改变了代码生产方式。原本需要程序员一行行敲出来的代码，变成了一句需求，剩余工作交给AI自动生成、修改、测试乃至提交。

但OpenAI最近对Codex的更新，向外界释放了一个关键信号。

OpenAI发布了六款面向特定职业场景的插件，包括数据分析、创意生产、销售、产品设计、股权投资和投资银行业务，每个插件都整合了相关技能、指令和工作流程，让Codex能够模拟特定岗位的工作方式。

在Codex的周活跃用户中，知识型工作者目前已占用户总数的约20%，且增速是开发者群体的三倍以上。

不只是OpenAI，Claude Cowork以及Kimi最近推出的Kimi Work，也把本地文件、网页、代码执行、工作空间、任务进度和Skills放在了同一个桌面应用里，将目标用户从开发人员扩大到了知识工作者。

一场事关职场人的隐形分化已然拉开序幕：有人还在问AI助手，有人已经开始指挥Agent团队完成复杂任务。

01 职场人用AI的三个段位，你在第几层？

过去判断一个人的职场竞争力，主要看三个指标：学历、履历和岗位。

毕业于什么学校，进过什么公司，负责过什么业务，基本就能确定一个人的能力画像。但在AI进入工作流后，评价体系中加入了一个新的变量——和AI的协作方式。

对应的不是使用习惯，而是生产关系。

第一类职场人，把AI当作“更聪明的搜索引擎”。

“这个概念是什么意思？”“帮我查一下资料”“这段话怎么写得更正式？”“帮我总结一下这篇文章”……AI进一步降低了信息获取门槛，缩短了搜索、筛选、整理的工作流程。

问题在于，生产力仍然停留在“获取答案”的层面。

提出一个问题，AI返回一段内容；提出下一个问题，AI再返回下一段内容。整个过程看似高效，本质上还是一问一答。AI扮演的是外部知识库，而不是工作执行者，解决的是“我不知道什么”，而非“我要完成什么”。

第二类职场人，把AI当成“外脑”和“陪练”。

不只是问资料，还会让AI帮自己梳理逻辑、搭建框架、生成方案、修改表达、分析利弊，甚至辅助写代码、做推演、找漏洞。到了这个阶段，AI已经不是纯粹的信息检索工具，开始参与思考过程。

依然有一个瓶颈：AI并未真正接管工作流。

AI提供的是素材、框架和建议，最终的推进仍然高度依赖人，要不断追问、修正、复制、粘贴、整合、排版、转格式。AI提供了多个思考视角，让某些环节变快了，但没有改变整个任务的组织方式。

第三类职场人，开始把AI当成“可调度的执行团队”。

最鲜明的差别是提问方式，不是“帮我写一段竞品分析”，而是“基于这些资料，完成一份新能源汽车出海竞品研究，输出一份Word深度报告、一张Excel竞品对比表、一份15页PPT，以及一页纸管理层摘要。”

得到的不止答案、建议和素材，还有可交付的结果。

区别在于对AI能力的认知：过去两年里，大模型的能力集中在“回答”，到了2026年中，“交付”已经是模型能力的现在进行时。直接的例子就是近期备受讨论的Kimi Work，直接把Agent集群的能力提高到调用300个Agent同时干活，比如调研Agent、数据分析Agent、产品Agent、美术Agent等等，协同完成用户指定的任务。

相当长的一段时间里，使用AI的要领都是提示词。

但Agent集群出现之后，Prompt只是入口，真正重要的是任务管理能力。从简单使用工具，到管理一个Agent团队，职场人的能力评价体系正在从“会不会写提示词”，迅速拉大到“会不会拆解任务、分配任务、验收结果”。

02 告别一问一答，让Agent团队自主协作

对职场人而言，学会指挥Agent团队，已经是一道必选题。

在对话阶段，人和AI的关系很简单：你问一句，它答一句；你补一个要求，它改一版；你发现不满意，再继续追问。整个过程看似是AI在帮你工作，但底层仍然是串行的，也是很多人没有感受到“十倍生产力”的原因。

因为AI提升了单点效率，却没有重构工作流程，很多人仍然被锁在了繁琐且低效的工作链条里。

同样是“完成一份AI产业链投资机会研究”。

如果是豆包或DeepSeek，需要先让它“总结AI产业链主要环节”，再“列出核心公司”，接着“分析商业模式”，然后“整理估值指标”。需要自己判断哪些能用，哪些要删，哪些要改，最后再拼成报告、表格和PPT。

OpenClaw代表的单Agent产品，可以在一定程度上自主规划步骤。但在多数情况下，只是一个能力很强的个人助理：先做任务1，再做任务2，再做任务3。一旦任务比较复杂，串行模式的瓶颈就会暴露出来。

一是注意力被拉长。任务链条越长，越容易出现前后口径不一致、早期设定被遗忘、细节在后半程丢失的问题。

二是能力会被平均化。一个Agent既要做调研、做数据、写报告，还要排版，很容易变成“什么都能做一点，但每个环节都不够专注”。

三是容错能力偏弱。前面某一步判断错了，后面的分析、表格和PPT都可能被带偏；中间某个环节失败，整个交付质量都会受到影响。

Codex、Kimi Work等桌面端应用，弥补了单Agent的短板。

以Kimi Work的Agent集群为例，执行逻辑不是把一个Agent训练成无所不能的“超级员工”，而是把一个复杂任务自动拆成多个子任务，让不同专长的Agent并行处理。

某种程度上说，多Agent协同更符合人类社会的协作。就像一个公司做项目，不会让一个人同时负责行业研究、数据分析、产品判断、视觉设计、汇报撰写和最终审核。

回到“AI产业链投资机会研究”的任务上，Agent集群的工作模式是多个Agent同时开工：

调研Agent负责产业链结构和政策背景；

数据分析Agent负责公司收入、毛利率、估值、研发投入；

产品Agent负责业务布局和竞争格局；

写作Agent负责报告结构和观点表达；

美术Agent负责 PPT 版式和信息呈现；

校验Agent负责交叉检查数据、事实和逻辑漏洞。

可以理解为一种“分布式群体智能”，有分工、有协作、有并行、有复核，即使某个Agent出了错，也可以在校验阶段提前发现，避免污染整个报告的可信度。特别是大体量、长流程、多产物的任务，输出的是可交付的结果，对效率的提升是指数级的。

03 时代变了，学会适应“指挥官”的角色

可能很多人已经开始焦虑：“我的价值会被Agent集群替代吗？”

Vibe Coding流行时，程序员们有过同样的困扰；时间已经证明：正确的做法不是和AI比赛写代码，曾经熬夜写代码的人，变成了定义需求、拆解模块、审查架构、把控质量的人。

相似的一幕，正在知识工作者的身上重演。

Codex、Kimi Work等产品，将多Agent协作、自动化工作流、工具调用等原本属于技术团队的“特权”，用一个即装即用的客户端还给了每一个普通职场人，让Vibe Working成为新的工作范式，即用自然语言让Agent去查资料、做表格、写文档、出PPT、做校验。

表面上看，是效率的跃升；再深一层，是个人生产力的组织化。

过去，一个职场人的产出上限，基本由自己的时间、经验和精力决定。一天只有24小时，精力再旺盛，也不可能同时做调研、清数据、写报告、改PPT、查错漏、做复盘。

有300个Agent可以被调度时，查资料、改格式、写初稿、整理表格、生成PPT等工作可交给Agent，让自己的精力集中在任务的决策上，“多快好省”的完成更有价值的工作。

一句话概括，Agent时代的职场人，需要学会的是拆任务、派任务、验收结果，而非无效内卷。

比如做一份“新能源汽车出海竞品研究”，可以拆成市场背景、主要玩家、产品定位、价格体系、渠道策略、用户反馈、风险因素、机会判断、Excel对比表、PPT汇报稿等几个部分。

也就是职场里常说的MECE原则，拆得越清楚，Agent之间越容易分工；任务边界越明确，最终交付越不容易混乱。

交付物越多，越需要提前定义标准，社交媒体上被提及最多的窍门是“上下文高墙”和“格式铁律”，前者让Agent知道它在什么业务场景里工作，避免泛泛而谈；后者让Agent知道最终要交付什么，避免只输出一堆看似完整、实际无法使用的内容。

数据有没有来源？逻辑有没有跳跃？风险有没有遗漏？PPT的每一页是不是只表达一个核心信息？报告里的结论，能不能经得起老板或客户追问？都需要人来把关。

比较成熟的做法是，把验收也作为工作流的一部分：比如一个Agent负责生成报告，另一个Agent负责挑逻辑漏洞；一个Agent负责整理数据，另一个Agent负责检查字段缺失；一个 Agent负责写PPT大纲，另一个Agent模拟老板或客户提出质疑……

做一个总结的话，未来有竞争力的职场人，不是和300个Agent抢活干，而是学会从执行者，变成指挥官。

职场人的隐形分化，本质上是工作范式的分化。

无论是向知识工作平台演进的Codex，还是将300个Agent带进办公场景的Kimi Work，一个清晰的趋势已经浮现：AI正在从回答问题，走向完成任务；从聊天窗口，变成一套可调度的生产力系统。

未来职场最现实的出路——学会指挥Agent执行，让AI成为自己的“手和脚”。

前有Codex，后有Kimi Work：职场人正在被重新分层

职业发展

人工智能

新闻资讯

AI正重塑职场生产力，从代码生成到多Agent协同办公，OpenAI、KimiWork等工具让知识工作者实现任务自动化。职场人分三阶段使用AI：信息检索、思考辅助到指挥Agent团队完成复杂任务。掌握任务拆解、分配与验收能力成为核心竞争力，AI时代需从执行者转型为指挥官，通过300+Agent协同实现指数级效率提升。

数据分析

OpenClaw

Agent

2026年中大促 | AI 领航 智绘未来

lexiang

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

EdgeOne AI 安全实战专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

前有Codex，后有Kimi Work：职场人正在被重新分层

前有Codex，后有Kimi Work：职场人正在被重新分层

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐