2025年12月31日星期三

我重新看了一遍 2025 年的 AI 发展,发现一件被忽略的事

2025 年,AI 终于不装了:这一年,它开始替人干活顺便说一句,2026 年会更狠

2025 年,AI 终于不装了:这一年,它开始替人干活

顺便说一句,2026 年会更狠

如果你觉得 2025 年的 AI 很热,那你可能还没意识到一件事:

这一年,AI 并不是"更火"了,而是"更危险"了。

危险不是指失控,
而是——它开始真的能干掉一部分"中间环节"了。


一、2025 年最大的变化:AI 不再陪聊,而是直接上手

过去几年,AI 的主要工作是:

  • 陪你聊天

  • 帮你写写文案

  • 给你一点"效率加成"

但 2025 年不一样了。

这一年,AI 开始具备三个能力:

  1. 会先想清楚再动手

  2. 能拆步骤、自己规划

  3. 能连续执行,而不是一次性输出

这不是体验升级,是"定位变化"。

AI 不再是工具,
而是开始像一个——能接任务的角色

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很多人没意识到,这一步意味着什么。

意味着:
你不需要每一步都盯着它,
你只需要告诉它——你要什么结果


二、2025 年真正的主角:不是模型,是「Agent」

如果你今年频繁听到一个词,那一定是:

Agent(智能体)

但请注意,这不是营销词。

真正的 Agent,至少要做到:

  • 自己拆解目标

  • 自己调用工具

  • 自己判断下一步

  • 失败了能重来

说白了就是一句话:

它不是"回答你",而是"替你跑流程"。

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2025 年,很多企业第一次意识到:

"如果 AI 能把流程跑完,那我还需要这么多人守在中间吗?"

这不是情绪判断,是现实提问。


三、一个被严重低估的信号:开源 AI 在 2025 年反攻成功

很多人对开源 AI 的认知还停留在:

  • 不稳定

  • 玩具感

  • 只能研究,不能商用

但 2025 年,情况彻底变了。

你会发现:

  • 推理能力开始对标顶级闭源

  • 技术报告完全公开

  • 商用、私有化、本地部署全部可行

这直接改变了一批人的命运。

https://www.visualcapitalist.com/wp-content/uploads/2025/06/AppAssociation-AIEcosystem-20250527_PreLaunch.jpg

https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1681828254001/56a3956f-6c34-4743-85c1-ccf850de62f6.png?auto=compress%2Cformat&crop=entropy&fit=crop&format=webp&h=840&w=1600

以前你只能"用平台",
现在你可以:

  • 做工作流

  • 做模板

  • 做行业方案

  • 做长期资产

这也是为什么 2025 年,真正赚到钱的,不是追模型的人,而是搭系统的人。


四、算力这件事,也在悄悄换剧本

如果你只盯着模型,很容易忽略一个事实:

AI 正在从"云服务",变成"基础设施"。

2025 年的算力关键词,不是"更强",而是:

  • 可控

  • 稳定

  • 长期运行

  • 成本可预测

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https://s3.amazonaws.com/cms.ipressroom.com/219/files/20237/64e4ce563d633231942dd04e_NVIDIA%2BAI-Ready%2BServers/NVIDIA%2BAI-Ready%2BServers_1e0bf0d4-af9d-4175-90d1-f2f2ff3ecdbb-prv.png

https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2025/03/ai-factories-gtc25.-kv.png

这意味着什么?

意味着未来的 AI,不一定都在云上,
而是会大量存在于:

  • 企业私有环境

  • 本地工作站

  • 专用 AI 服务器

AI,开始像水电煤一样,被当成"底座能力"。


五、2025 年最残酷的一点:岗位正在被重新定义

这一年,很多人第一次产生真实的不安。

因为你会发现:

  • AI 不只是帮你快一点

  • 而是开始直接接走你的一部分工作

尤其是那些:

  • 流程明确

  • 规则清晰

  • 中间价值不高

的岗位。

但别误会,
2025 年真正消失的不是"人",而是:

"只会按流程操作"的角色。


那么,2026 年会发生什么?

下面这段,是预测,不是总结

我把话说清楚:
2026 年,AI 会进入一个更狠的阶段。


🔮 预测一:2026 年,AI Agent 会"泛滥"

不是变强,而是变多。

你会看到:

  • 一人多 Agent

  • 一家公司几十上百个 Agent

  • Agent 之间互相协作

AI 不再是一个"助手",
而是一个数字员工集群

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🔮 预测二:2026 年,普通人用 AI 的门槛会再次被拉开

听起来很反直觉,但这是事实。

一边是:

  • 一键式 AI

  • 小白也能用

另一边是:

  • 会搭工作流的人

  • 会管 Agent 的人

这两类人的差距会迅速拉大。


🔮 预测三:2026 年,真正值钱的是「可复用 AI 资产」

不是模型,不是提示词,
而是:

  • 稳定工作流

  • 行业 Agent 模板

  • 可交付的 AI 系统

AI 会从"工具消费",
进入"资产竞争"。


🔮 预测四:2026 年,AI 不再卖"想象力",而是卖"确定性"

客户只关心三件事:

  1. 能不能稳定跑

  2. 成本算不算得清

  3. 出问题谁负责

这会淘汰一大批"只会演示"的 AI 项目。

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最后一句话,送给还在观望的人

2025 年,是 AI 从"好用"走向"有用"的一年。
2026 年,很可能是 AI 从"有用"走向"必需"的一年。

如果你现在还只是:

  • 看热闹

  • 跟热点

  • 玩工具

那未来的焦虑,大概率会提前到来。


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作为程序员或产品经理,写文档、画流程图、画架构图一定是家常便饭。

但说实话,传统的绘图工具虽然功能强大,操作起来实在是太繁琐了。想画一个稍微复杂点的微服务架构图,光是拖拽组件、调整连线、对齐布局就要花掉半天时间,还没开始写代码,精力已经耗尽了一半。

那么有没有一个能不能像写代码一样,或者干脆直接"说话",就让 AI 帮我们把图画出来?那么你可以看看这个开源项目看看!

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它是一个现代化的、开源的绘图应用。它没有使用古老的操作逻辑,而是结合了当前最火的 React 生态 (Next.js) 和 大模型 AI 能力。

简单来说,它的核心亮点可以概括为:

AI 驱动:通过自然语言描述,自动生成流程图或架构图。

极致体验:基于 Next.js 开发,响应速度快,交互丝滑。

完全开源:代码透明,支持私有化部署,数据安全有保障。

它的核心功能亮点有:

1.AI智能生图

这是该项目最迷人的地方。你不再需要从左侧工具栏一个个拖拽"开始"、"判断"、"结束"节点。

你只需要在输入框里写:

"画一个用户登录验证的流程图,包含输入账号密码、后端验证、数据库查询和返回 Token 的步骤。"

AI 就会自动解析你的意图,瞬间在画布上生成一张逻辑清晰的流程图。如果需要修改,只需告诉 AI:"把验证失败的重试逻辑加上去",图就会自动更新。

2.现代化技术栈

对于前端开发者来说,这个项目的技术栈非常亲切且优雅:

框架:Next.js (App Router)

UI 组件:结合了现代 UI 库(如 Tailwind CSS / shadcn/ui),界面干净清爽。

绘图引擎:基于 React Flow 或类似的优秀图表库,支持自定义节点和样式。

3. 高度自定义

虽然 AI 帮你画了,但你依然拥有完全的控制权。你可以:

随意拖拽节点调整布局。

修改节点的颜色、形状和样式。

导出为 SVG、PNG 或 JSON 格式,方便直接插入文档或代码中。

4.离线 & 私有化

不同于一些需要联网且收费的在线 SaaS 工具,next-ai-draw-io 是开源的。这意味着你可以把它部署在自己的服务器上,甚至配置本地的 LLM(大模型),实现真正的离线画图。这对于对数据安全敏感的企业来说,非常重要。

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这个非常强大的画图工具叫——next-ai-draw-io,在这个 AI 爆发的时代,重复性的体力劳动正在被逐步替代。next-ai-draw-io 让我们从"绘图员"的角色转变为"架构设计师",我们只需要关注逻辑和结构,繁琐的连线工作就交给 AI 吧。

地址:https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io

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一人顶一个团队,编程神器开源了!

像 Claude Code、Cursor 这类 AI 编程工具确实帮我们省了不少力气。

但用久之后,会发现自己依然被困在一个非常抓狂的痛点里:排队等待

每当我们敲下一个需求指令,接下来的一时间里,我们就只能盯着终端不断闪烁的进度条发呆。

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想趁这个空档顺手修一下隔壁模块的 Bug?根本不敢动。因为 AI 占着终端,文件也在修改中,此时切出去操作,很容易出现文件冲突。

结果就是,虽然 AI 写得快,但我们被迫处于"单线程"模式,一次只能干一件事,把自己活生生变成了一个盯着流水线的操作工。

直到最近,我在 GitHub 上发现了一个名为 Vibe Kanban 的开源项目,它几乎重塑了这种低效的协作方式。

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简单来说,它不是那种让我们手动拖拽任务的看板软件,而是一个能真正指挥 AI 干活的中央调度台

有了它,我们就不再是那个单一输入指令的程序员,而是摇身一变,成了同时指挥好几个 AI 工程师干活的技术经理

这个工具最直观的亮点,在于它能让我们手里的 AI 工具实现"多线程并发"。

面板

以往我们修 3 个 Bug,只能按顺序一个一个来。修完第一个,验收到位了,再开始第二个。

但在 Vibe Kanban 里,我们可以在看板上直接创建 3 个任务卡片,把它们全部指派给 Claude Code。

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点击开始后,这三个任务会同时启动。这边在重构登录页,那边在修支付接口的报错。

我们只需要去喝杯水,回来大概率三个任务都已经跑完了。

这种并行能力,直接把原本的空余等待时间,转化成了高效的生产力。

除了能多开同一个工具,它还有进阶玩法,支持不同 AI 编程工具的"混合作战"。

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我们可以根据开发任务的难易度,灵活地分配给不同的 AI"员工"负责。

比如说,项目核心代码重构这种高难度的任务,我们可以指派给聪明但价格稍贵的 Claude Code 负责。

而像写单元测试、补全文档这种脏活累活,则可以指派给跑得快且价格便宜的 Gemini CLI 干。

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这种 "知人善任" 的调度方式,可以大幅地提升我们的开发速度,甚至还能帮省下不少 Token 费用。

看到这里,大家心目中可能就有疑问了:几个 AI 同时在一个项目里改代码,难道不会打架吗?

这就不得不提一下,Vibe Kanban 底层使用到的技术:Git Worktree

当我们启动一个任务,它不会直接在当前目录下修改,而是会利用 Git Worktree 为这个任务创建一个独立的、物理隔离的工作目录

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这就好比给每个 AI 分配了一个独立的"平行宇宙"。无论它们在各自的世界里怎么折腾,都互不干扰。

直到任务完成,我们确认验收后,代码才会被合并回主分支。

说到验收,这也是它做得非常人性化的一点。

以前我们在终端里看 AI 改了什么,那一堆红红绿绿的 Diff 文本,看得人眼睛生疼。

Vibe Kanban 提供了一套可视化的 Review 界面,体验非常接近 GitHub 的 Pull Request。

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AI 提交任务后,我们会收到通知。点开卡片,改了哪里一目了然。

如果觉得没问题,再点一下按钮合并,如果发现逻辑不对,直接打回让它重写。

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整个过程非常丝滑流畅,我认为这才是人类在 AI 时代该有的工作流。

作为一款开源工具,它的安装也非常简单。不需要复杂的 Docker 配置,一行命令就能启动:

npx vibe-kanban
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值得一提,它还是一个完全 本地优先 的工具,所有数据都跑在本地,不用担心代码被上传到第三方服务器,安全性也有保障。

安装完成

另外,如果我们习惯在高性能服务器上开发,它也贴心地支持了 SSH 远程连接模式,配置一下就能在本地浏览器里管理远程的 AI 任务。

总的来说,如果我们也受够了看着 AI 进度条发呆的日子,想体验一把"一人顶一个开发团队"的快感,那 Vibe Kanban 值得一试。

GitHub 项目地址:https://github.com/BloopAI/vibe-kanban

今天的分享到此结束,感谢大家抽空阅读,我们下期再见,Respect!

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