文章核心观点 - 通用人工智能（AGI）已从概念变为现实，其功能性定义是“自行解决问题的能力”，2026年将是AGI元年 [1] - 以编程智能体为代表的长时程智能体已落地，标志着AI从“对话者”向能够实际交付工作的“执行者”转型 [1] - AI智能体的能力正以指数级速度增长，将彻底改变企业的人才结构、生产力边界以及商业和投资范式 [1][2][7] 功能性定义与核心特征 - AGI的功能性定义被界定为“自行解决问题的能力”，对于企业而言，AI能否完成任务比其实现方式更重要 [3] - 长时程智能体具备在模糊环境中通过建立假设、测试、试错并调整方向直至达成目标的核心能力 [4] - 智能体能够自主执行复杂任务闭环，例如在招聘场景中，可在31分钟内完成人类专家的心理循环，包括跨平台搜索、分析潜在离职信号并起草联系邮件 [3] 技术路径与能力增长 - 实现AGI跨越的两种有效且可扩展的技术路径是：由研究实验室主导的强化学习，以及在应用层通过设计特定脚手架来规避模型局限的代理架构 [5][6] - 智能体处理复杂任务的能力正以每7个月翻一番的速度呈指数级增长 [2] - 根据趋势推算，智能体在2028年将能可靠地完成人类专家需耗时一整天的工作，到2034年将能完成一整年的工作量 [6] - 最新的突破是迭代能力，即AI能够像人类一样在数小时内自主工作、修正错误并自主决定下一步行动 [5] 商业影响与范式转移 - 商业逻辑将发生根本性变化，从销售软件转向直接“销售工作成果”，未来的AI应用将作为“数字员工”或“同事”全天候并行工作 [1][7] - 创业者面临巨大范式转移，2026年及以后的应用将是“执行者”，这使得针对“结果”而非“工具”进行定价和包装成为可能 [7] - 从医药领域的OpenEvidence、法律领域的Harvey到网络安全领域的XBOW，各行各业的专用智能体正在迅速涌现 [7] - 曾经宏大的路线图（如交叉比对20万个临床试验数据或重构整个美国税法代码）因智能体能力的提升而变得切实可行 [7]