收藏必备！2026年AI技术全景图：从大模型到工作流全解析

开篇

近来和技术圈的朋友聊天，大家都会感叹：「现在的AI发展太快了，大模型、Agent、MCP、Workflow……感觉每天都在追新词，根本不知道该如何着手。」

这确实是很多开发者和产品人员的共同困惑。

今天这篇文章，粗略梳理了一下2026年AI产品的生态图谱，让大家能够简单了解这个领域的发展脉络。

一、大模型：AI时代的"基础设施"

行业趋势

根据公开信息，2025年大模型发展呈现以下趋势：

• 推理能力强化

  OpenAI GPT-5系列、DeepSeek R1系列，GLM 4.7都在强化模型的"Think"能力，让AI能够处理更复杂的任务。

• 原生多模态成为标配

  Gemini 3、Llama 4都强调原生多模态支持，图文音视频融合处理能力成为基础能力。

• 长上下文窗口

  Llama 4支持1000万tokens级别的上下文，相当于可以处理数百万字的文档。

• 开源与闭源并存

  Llama 4、DeepSeek系列采用开源策略，而GPT、Claude、Gemini保持闭源，开发者有更多选择。

二、AI Agent：从概念到企业应用

Agent开发框架

框架	官方链接
LangChain	langchain.com
AutoGen	github.com/microsoft/autogen
CrewAI	crewai.com

Agent发展趋势

从公开资料来看，2025年Agent发展的主要方向包括：

• 多Agent协作系统
• 主动问题解决能力
• 端侧Agent（手机、PC本地运行）

三、MCP：AI世界的"Type-C"接口

什么是MCP？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 在2024年推出的开放标准协议，用于连接AI助手与数据系统。

MCP的价值

• 标准化接口：统一的协议连接AI与数据源
• 开放生态：非专有标准，任何厂商都可以实现
• 快速增长：从10万下载增长到800万+（仅5个月）

四、Skills系统：AI能力的插件化

概念说明

Skills（技能系统）是指通过插件化方式扩展AI能力的机制，类似于给AI助手安装"专业工具包"。

实现方式

平台	实现方式
Claude Code	通过MCP服务器扩展能力
OpenAI GPTs	自定义GPT动作和知识库
Coze扣子	插件市场模式

发展趋势

1. 专业化分工：每个Skill专注特定领域
2. 用户自定义：允许用户创建自己的Skills
3. 市场化：Skills可以共享和交易

五、AI Workflow平台：让AI真正"干活"

主流平台对比（2025年）

平台	核心特点
n8n	可视化编辑器、5000+模板、AI Builder
Coze	零代码
Dify	RAG管道、企业级部署

平台选择建议

需求	推荐平台	核心理由
技术团队、高度定制	n8n	开源、可自托管、灵活性高
非技术人员、快速原型	Coze	零代码、中文支持、插件丰富
企业级应用、知识库RAG	Dify	企业级特性、可观测性强

结语：给技术人的建议

给开发者的建议

• 关注MCP协议，SKILLS：理解AI工具的协助
• 选择一个Workflow平台实践：理论不如动手
• 跟进官方文档：AI领域变化快，以官方信息为准

普通人如何抓住AI大模型的风口？

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