文章分析了当前招聘市场对Agent开发、LLM工程经验及RAG/Function Calling等技术的需求激增指出传统后端开发面临被Agent蚕食的风险。作者建议程序员掌握大模型使用、Function Calling与工具调用、RAG及向量检索三大技能并提供针对后端、前端和算法人员的转型方向建议。强调现在是大模型技术学习的窗口期鼓励读者主动实践而非被动焦虑。我昨晚刷Boss直聘刷到DeepSeek那批岗位的时候手抖了一下。36个岗位我把JD一条条扒下来挨个数关键词。结果是这样的明确写熟悉Agent开发“有LLM工程经验”用过RAG/Function Calling的占了29个。剩下7个里有4个是HR和行政3个是前端。也就是说技术岗里几乎80%都跟Agent挂钩。我截了张图发到我们那个老哥群群里瞬间炸了。干了八年的Java老哥老周回了一句“我这简历是不是得重写了。”以前招人看啥现在招人看啥我特意翻了翻2023年DeepSeek的招聘存档。那时候还规规矩矩C、PyTorch、分布式训练、CUDA优化清一色的硬核基建岗。你要不会点底层门都进不去。今年画风突变。岗位列表里冒出来一堆我去年都没见过的词Agent架构师LLM应用工程师RAG系统工程师Prompt工程专家多智能体协同研发我给你翻译翻译。“Agent架构师说人话就是你得能从零搭一套大模型自己规划任务、自己调工具、自己纠错的系统而不是只会写个CRUD接口丢上去。以前你写代码是告诉机器第一步干啥第二步干啥”现在你要做的是给机器一套规则和环境让它自己想该干啥。这俩活思维方式完全反着来。老周那种Spring全家桶MySQL调优一点Redis的简历放在2023年是香饽饽放在DeepSeek这批JD面前连简历关都过不去。不是后端没价值了是纯写业务CRUD的后端正在被Agent从上层往下蚕食。就像当年电锯替代手工锯——不是锯子这个工种没了是只会手工锯的木匠接不到活了。普通程序员现在该补这3个技能我别的不敢说这半年我一边在公司搞Agent落地一边看身边转型成功和失败的案例总结下来就三件事。第一把一个大模型跑通、用熟。不是让你去炼模型那是算法组的活。你要做的是会调API、会选模型、知道啥时候该用Claude啥时候该用DeepSeek、知道temperature和top_p到底在干啥。说人话就是你得把大模型当成一个不太靠谱但很能干的实习生来管。你得知道这个实习生擅长啥、不擅长啥、啥时候会胡说八道、怎么让他别胡说八道。不懂这些你写的Agent就是个随时翻车的定时炸弹。我组里新来个小伙之前是写Go的花了三周把LangChain的文档啃完又自己用DeepSeek API做了个自动整理周报的小工具。就这一个小工具让他从被裁名单直接跳到了重点培养名单。第二学会写Function Calling和工具调用。这是Agent区别于聊天机器人的核心。模型本身只会吐文字但你要让它能查数据库、发邮件、调你的内部API就得给它配工具。这块入门不难但坑特别多。比如工具描述怎么写模型才能理解参数schema怎么设计才不漏多个工具冲突了怎么办模型瞎调工具了你咋兜底我自己踩过一个大坑让Agent去查订单状态结果它把一个不存在的订单号编得有模有样返回给用户。后来才知道工具返回值里没有的东西模型特别爱脑补。这事儿我排查了两天。第三懂一点RAG和向量检索。现在十家有八家公司的AI需求本质上都是拿我们自己的数据去问大模型。这个活就是RAG检索增强生成。别被名字吓到RAG拆开看就是三步把你的文档切成块、存进向量数据库、用户提问时把相关块捞出来塞给大模型。听着简单但切多大切、用啥embedding模型、重排不重排每个选择都直接影响效果。这张图是我整理近五年招聘数据画的。红线是传统后端蓝线是Agent工程。你看2026年那个交叉点——Agent需求反超传统后端就在这一年。这不是危言耸听是我一条条JD扒出来的。别慌但也别装看不见我跟老周聊到凌晨两点他问我一个很实在的问题“我都35了现在转型还来得及吗”我跟他讲了个比喻。Agent这波不像当年移动互联网那样需要你把iOS从零学到精通。Agent的门槛其实不高——它建在你已有的工程能力之上。你懂后端、懂接口、懂数据库这些都是地基。Agent只是在这个地基上盖了一层新楼。你要做的不是推翻重来是给已有的手艺加一个AI外挂。具体怎么定位自己我给三个建议如果你是后端别去卷算法。你的优势是工程化、是稳定性、是把demo变成能上线的系统。Agent最缺的不是花哨的demo是把demo跑稳的人。盯住Agent工程化LLM Ops这个方向。如果你是前端别觉得跟自己没关系。Agent的交互层是个大坑——流式输出、工具调用可视化、多轮对话管理全是前端的活。现在能把这个做顺的人价格已经炒起来了。如果你是算法别躺在模型上。纯调参的算法岗正在被压缩但懂业务又懂Agent架构的反而更值钱。把模型懂王变成系统能手是你接下来的护城河。最后说句掏心窝子的我写这些不是贩卖焦虑。焦虑这东西光焦虑没用得动起来。DeepSeek那36个岗位我细看下来真正要求从零训过百亿参数模型的也就三四个。剩下三十多个要的都是会用Agent、能落地、懂工程的人。门槛没你想的那么高但窗口期真的就这两年。等大厂把这批人培养出来了等培训班批量造出一波Agent工程师了这波红利也就吃完了。所以今晚别刷短视频了。打开DeepSeek的API文档跑通第一个Function Calling的demo比看十篇分析文章都管用。我自己上周刚把一个用Agent自动review PR的小工具上线了省了组里一半的code review时间。这玩意真不难但你不动手它就永远是个别人家的故事。共勉。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容7、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 小白程序员必看：手把手教你入门大模型与Agent开发
文章分析了当前招聘市场对Agent开发、LLM工程经验及RAG/Function Calling等技术的需求激增指出传统后端开发面临被Agent蚕食的风险。作者建议程序员掌握大模型使用、Function Calling与工具调用、RAG及向量检索三大技能并提供针对后端、前端和算法人员的转型方向建议。强调现在是大模型技术学习的窗口期鼓励读者主动实践而非被动焦虑。我昨晚刷Boss直聘刷到DeepSeek那批岗位的时候手抖了一下。36个岗位我把JD一条条扒下来挨个数关键词。结果是这样的明确写熟悉Agent开发“有LLM工程经验”用过RAG/Function Calling的占了29个。剩下7个里有4个是HR和行政3个是前端。也就是说技术岗里几乎80%都跟Agent挂钩。我截了张图发到我们那个老哥群群里瞬间炸了。干了八年的Java老哥老周回了一句“我这简历是不是得重写了。”以前招人看啥现在招人看啥我特意翻了翻2023年DeepSeek的招聘存档。那时候还规规矩矩C、PyTorch、分布式训练、CUDA优化清一色的硬核基建岗。你要不会点底层门都进不去。今年画风突变。岗位列表里冒出来一堆我去年都没见过的词Agent架构师LLM应用工程师RAG系统工程师Prompt工程专家多智能体协同研发我给你翻译翻译。“Agent架构师说人话就是你得能从零搭一套大模型自己规划任务、自己调工具、自己纠错的系统而不是只会写个CRUD接口丢上去。以前你写代码是告诉机器第一步干啥第二步干啥”现在你要做的是给机器一套规则和环境让它自己想该干啥。这俩活思维方式完全反着来。老周那种Spring全家桶MySQL调优一点Redis的简历放在2023年是香饽饽放在DeepSeek这批JD面前连简历关都过不去。不是后端没价值了是纯写业务CRUD的后端正在被Agent从上层往下蚕食。就像当年电锯替代手工锯——不是锯子这个工种没了是只会手工锯的木匠接不到活了。普通程序员现在该补这3个技能我别的不敢说这半年我一边在公司搞Agent落地一边看身边转型成功和失败的案例总结下来就三件事。第一把一个大模型跑通、用熟。不是让你去炼模型那是算法组的活。你要做的是会调API、会选模型、知道啥时候该用Claude啥时候该用DeepSeek、知道temperature和top_p到底在干啥。说人话就是你得把大模型当成一个不太靠谱但很能干的实习生来管。你得知道这个实习生擅长啥、不擅长啥、啥时候会胡说八道、怎么让他别胡说八道。不懂这些你写的Agent就是个随时翻车的定时炸弹。我组里新来个小伙之前是写Go的花了三周把LangChain的文档啃完又自己用DeepSeek API做了个自动整理周报的小工具。就这一个小工具让他从被裁名单直接跳到了重点培养名单。第二学会写Function Calling和工具调用。这是Agent区别于聊天机器人的核心。模型本身只会吐文字但你要让它能查数据库、发邮件、调你的内部API就得给它配工具。这块入门不难但坑特别多。比如工具描述怎么写模型才能理解参数schema怎么设计才不漏多个工具冲突了怎么办模型瞎调工具了你咋兜底我自己踩过一个大坑让Agent去查订单状态结果它把一个不存在的订单号编得有模有样返回给用户。后来才知道工具返回值里没有的东西模型特别爱脑补。这事儿我排查了两天。第三懂一点RAG和向量检索。现在十家有八家公司的AI需求本质上都是拿我们自己的数据去问大模型。这个活就是RAG检索增强生成。别被名字吓到RAG拆开看就是三步把你的文档切成块、存进向量数据库、用户提问时把相关块捞出来塞给大模型。听着简单但切多大切、用啥embedding模型、重排不重排每个选择都直接影响效果。这张图是我整理近五年招聘数据画的。红线是传统后端蓝线是Agent工程。你看2026年那个交叉点——Agent需求反超传统后端就在这一年。这不是危言耸听是我一条条JD扒出来的。别慌但也别装看不见我跟老周聊到凌晨两点他问我一个很实在的问题“我都35了现在转型还来得及吗”我跟他讲了个比喻。Agent这波不像当年移动互联网那样需要你把iOS从零学到精通。Agent的门槛其实不高——它建在你已有的工程能力之上。你懂后端、懂接口、懂数据库这些都是地基。Agent只是在这个地基上盖了一层新楼。你要做的不是推翻重来是给已有的手艺加一个AI外挂。具体怎么定位自己我给三个建议如果你是后端别去卷算法。你的优势是工程化、是稳定性、是把demo变成能上线的系统。Agent最缺的不是花哨的demo是把demo跑稳的人。盯住Agent工程化LLM Ops这个方向。如果你是前端别觉得跟自己没关系。Agent的交互层是个大坑——流式输出、工具调用可视化、多轮对话管理全是前端的活。现在能把这个做顺的人价格已经炒起来了。如果你是算法别躺在模型上。纯调参的算法岗正在被压缩但懂业务又懂Agent架构的反而更值钱。把模型懂王变成系统能手是你接下来的护城河。最后说句掏心窝子的我写这些不是贩卖焦虑。焦虑这东西光焦虑没用得动起来。DeepSeek那36个岗位我细看下来真正要求从零训过百亿参数模型的也就三四个。剩下三十多个要的都是会用Agent、能落地、懂工程的人。门槛没你想的那么高但窗口期真的就这两年。等大厂把这批人培养出来了等培训班批量造出一波Agent工程师了这波红利也就吃完了。所以今晚别刷短视频了。打开DeepSeek的API文档跑通第一个Function Calling的demo比看十篇分析文章都管用。我自己上周刚把一个用Agent自动review PR的小工具上线了省了组里一半的code review时间。这玩意真不难但你不动手它就永远是个别人家的故事。共勉。最后2026年技术圈的分化愈发明显降薪裁员潮持续蔓延传统开发、测试等岗位大批缩水不少从业者陷入职业焦虑与之形成鲜明对比的是AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招薪资逆势飙升150%大厂更是直接开出70-100W年薪疯抢具备实战能力的大模型人才甚至放宽年龄限制只求能快速落地技术、创造价值很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域绝非盲目跟风而是实实在在看到了不可替代的价值优势这也是2026年最值得抓住的职业风口1、窗口期红利入门门槛友好不同于成熟赛道的“内卷式招聘”2026年大模型人才缺口巨大简历只要达标掌握基础AI应用具备简单项目经验年龄、学历均非硬性要求小白可快速入门转行程序员也能无缝衔接2、技术可复用上手速度翻倍如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势无需从零开始复用原有技术能力就能快速进阶3、懂业务更吃香竞争力翻倍单纯懂技术已不够2026年大厂更看重“技术业务”的复合型人才有垂直领域金融、医疗、工业等经验者能精准定位模型落地痛点薪资比纯技术岗高出30%以上更重要的是即便没有转型需求用AI大模型工具为工作赋能、提升效率也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效未来很可能被行业淘汰那么2026年小白/程序员该如何高效学习大模型很多人想入门大模型却陷入两大困境要么到处搜集零散资料不成体系越学越懵要么被收费高昂的课程割韭菜花了钱却学不到实战技能白白浪费时间走弯路。今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程所有资料均已整理归档无需拼凑直接领取就能上手学习小白可照做程序员可进阶扫码免费领取全部内容1、大模型系统化学习路线这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律由行业专家精心设计从零基础到精通每一步都有明确指引帮你节省80%的无效学习时间少走弯路、高效进阶避免踩坑。2、从0到进阶大模型学习视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、大模型学习书籍电子文档涵盖2026年最新技术要点包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容4、AI大模型最新行业报告报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等帮你站在行业前沿把握技术风口。5、大模型项目实战配套源码项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向还有视频配套代码手把手教你从0到1完成项目开发既能练手提升技术又能丰富简历为求职和职业发展加分。6、2026大模型大厂面试真题2026年大模型面试已全面升级不再单纯考察基础原理而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察很多程序员和新手因为缺乏针对性准备明明技术不错却在面试中失利。适用人群四阶段学习规划共90天可落地执行第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…扫码免费领取全部内容7、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】