分享了自己从传统后端开发转型至阿里大模型应用层，并在两年内积累Agent、RAG经验的过程。文章分为五个阶段：了解LLM应用、学习模型原理、掌握RAG技术、学习流式编程、培养产品思维。作者强调学习资源的重要性，并推荐了吴恩达的课程和开源模型。最后，作者指出技术应服务于业务，技术+产品思维是大模型应用层的核心竞争力。
先说我，传统后端开发入职阿里，工作一年后转大模型应用层。两年Agent、RAG经验，拿到字节超30%涨幅Agent开发岗位offer。我来回顾一下是怎么一个路径过来的。
第一阶段:了解LLM能干啥，当API使用，Agent探索，这阶段提示词怎么写很值得学习，吴恩达的课程讲的很好推荐去学
第二阶段:了解LLM模型大致原理，Transformer模型基本原理，注意力机制，SFT，模型微调，Pytorch这种框架使用，hugeface开源模型能自己部署。这阶段更进一步了解openai协议模型api参数含义，比如topk，tempreature.
第三阶段:你会发现Agent落地离不开知识补充，也就是RAG，为了控制模型更稳定更高质量的输出，RAG技术栈，这个要学的太多了，看我主页一些介绍。
第四阶段:流式编程很重要，建议学go，python，ts这种轻量级简单的语言，最推荐python，ai最友好的语言，agent产品体验很重要，特别是速度，这里的速度大多数指的是响应时间。
第五阶段:多看点ai领域开源项目，结合自己工作，看通过ai怎么落地解决问题，技术有产品思维是很牛逼的存在，技术是服务业务的，因为你是在做ai应用层，不是做底模。
说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。
结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”
我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。
即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！
这绝非空谈。数据说话
2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。
AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势
2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。
与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。
当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，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大模型的学习中的很多困惑。
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