企业官网建设流程全解析

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！

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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

• …

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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】