师兄赶上的是【数字Agent泡沫期风口】：行业还没标准化、框架刚出来、大厂疯狂试点，。这种风口有一个致命特点：窗口期很短、入门门槛被快速拉平，等大量人涌入、平台内部基座成型之后，初级组装岗直接收缩。现在不存在一个一模一样、“学3-6个月搭Demo就能上岸大厂”的复刻风口。但存在的赛道。

AI Agent校招已进入落地收敛期，大厂不再招聘仅会拼接框架的初级开发者。应转型为具备工程化能力、能设计可控智能体系统的复合型人才。核心路径：夯实Python后端与LLM底层认知（底盘），聚焦Agent落地痛点（记忆、状态、成本管控），结合机器视觉等垂直领域打造护城河。简历应弱化“Agent”标签，投递大模型应用、后端、评测等岗位，通过项目体现工程闭环能力。工具迭代快，唯有深度理解业务与系统设计

DeepSeek Harness（简称 DSH）是 DeepSeek 开源的，核心理念是「一切皆插件」。它支持网页 UI、API 模型、Ollama 本地模型，并通过插件扩展联网、识图、文件读写、代码执行等能力，非常适合在本地搭建自己的 Agent 工作台。💡：本文按「装环境 → 装本体 → 接模型 → 装插件 → 排错」的顺序展开，跟着做即可。命令都可以直接复制粘贴。