大家好，我是海文！

2026年，大家一定要尽快学Agent，真的很紧迫。

互联网大厂已经开始不招后端，只招Agent开发工程师，当下，就是你“上车”的最好时机！

不会Agent，拿不到offer！

无Agent，无offer。这不是一句玩笑话，而是现在招聘市场残酷的现实！

最近，就有很多实习生发帖吐槽：今年找实习都非常心累，就业市场里面根本没有多少后端岗位，阿里更是全面取消了后端招聘，京东没有Agent相关实习或者项目会直接挂……

截图来源牛某网，如侵删

在帖子下方，有阿里大厂的大佬直接挑明：今年都要求有AI相关经验！

截图来源牛某网，如侵删

这跟之前前阿里P10毕玄所说的“未来没有前端、后端，也没有全栈，只有AI agent！”完全一致！

另外，我们之前分享过，大厂们在春招中的“AI动作”，不仅招聘量大，薪资也给得非常可观！

春招各大厂"AI动作”频繁

· 字节：春招7000人，4800+人（70%）属于研发，AI工程和产品类需求巨大。

· 腾讯：春招10000人，技术类扩招36%，产品类扩招39%，AI相关岗位大幅扩招。

· 华为：全年招聘AI实习生，岗位包括：AI Infra工程师、AI应用工程师、AI大模型工程师、AI安全与隐私工程师等多方向的AI岗位。

· 阿里巴巴：现在旗下15个业务部全线出击，开启“全年动态抢人”模式，专门招聘“AI Coding”团队，前端和测试岗位在逐渐消失。阿里菜鸟国际已经让后端研发全员转全栈；

· 美团、京东：重点布局AI+零售、AI+物流，对能立即上手的“实战型”AI人才给予特殊加薪通道；

· 小米：联合创始人川总提到：未来衡量工程师的能力，不再是“一天能写多少行代码”，而是“能同时指挥多少个AI Agent协同工作”；

· 得物：前段时间已经直接解散了前端部门，全员转向所谓的“AI全栈”……

一切的一切，都在向我们指明：2026年，Agent开发爆发了！

风口机遇来了

[AI+X]复合型人才成为企业香饽饽

正如网友所说，AI对行业、就业的冲击真的很大！而这样的冲击无非分2种：

1. 让适应变化，追赶变化的人上车；

2. 让跟不上时代、学不懂AI技术的淘汰！

面对AI冲击，企业在变，对人才的要求更是在变！这不是危言耸听，你想想，实习生都已经要求要有Agent开发相关的经验了，难道企业还会要啥也不会的应届生和在职者？

这点，在招聘需求中已经十分明显！在招聘中，我们可以看到，即使是初级AI应用开发工程师，也要求具备AI能力！

上下滑动查看当下招聘需求↓

所以，不要做旁观者，现在的“AI+”风口就是十多年前的“互联网+”风口，不要等风口过了才后悔，当时为什么没有早点上车！

现在就业市场中的数据也印证了，当下抓住AI机遇=拿到高薪offer！过去一年，懂AI的程序员普遍涨薪40%！并且，当前AI风口最大的特点就是：门槛是低的，需求是急的。

所以想要抓住这波AI高薪机遇，选Agent方向一定没错！

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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