Agent随着Agent相关技术的快速发展,验证其在企业实际业务场景中的价值已成为当务之急。过去两年,几乎每家企业都开始塞满了各种Agent:报销助手、代码补全、智能客服。但在2026年的财年结算日,除了“调用次数”这种虚幻的指标,大多数项目交不出像样的财务答卷。脱离应用场景的技术创新终将沦为“空中楼阁”。
Aent的本质还是概率游戏,它并不是万能的,千万不要把任何场景问题都一股脑全部丢给Aent,期望它可以给出一个完美的结果。现阶段的最优策略是将Agent与工程结合使用,扬长避短。在做方案时,要充分考虑每一环适合用什么工具解决。在具体实践时,若发现方向不对且尝试调整过后仍然得不到比较好的结果,就及时更换方向,不要死磕。只有准确理解各种技术的边界和长处,才能构建出真正高效、稳健的解决方案。
对于软件供应商来说,靠卖API调用次数割韭菜的时代结束了。现在的甲方不再为“智能”这个词买单,他们只为“结果”买单。如果你的Agent不能在三个月内让业务流程缩短20%,那它就会出现在下一批裁撤名单上。
学AI大模型的正确顺序,千万不要搞错了
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学习路线:
✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型(GPT、文心一言等)特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架(LangChain等)实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块,看似清晰好上手,实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透!
我把大模型的学习全流程已经整理📚好了!抓住AI时代风口,轻松解锁职业新可能,希望大家都能把握机遇,实现薪资/职业跃迁~