DeepSeek 发布 V3.2（标准版）与 V3.2-Speciale(深度思考版)，官方评测显示:- V3.2在128k 上下文场景下与 GPT-5互有胜负- V3.2-Speciale 在 MMLU、HumanEval 等基准中与 Gemini3Pro 打平，IMO2025盲测获金牌分数线83.3%

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

本文介绍了如何利用LangChain框架构建Agent应用，重点讲解了其核心功能模块。文章首先阐述了Agent开发的基本需求，包括信息传递、工具调用、记忆存储等功能，指出LangChain正是为简化这些重复工作而设计的框架。随后详细演示了Messages、Tools、Memory等关键组件的使用方法，并分析了其背后的实现原理。通过日志分析揭示了LangChain如何将函数转化为结构化工具描述，以及

过去两年，从 ChatGPT 的爆发到各类 AI 应用的遍地开花，RAG（检索增强生成）成了技术圈最热门的词汇之一。几乎每一个企业级 AI 项目，都在谈论如何用 RAG 来增强大模型的能力，让 AI"知道"更多、"懂"更多。但这里有一个被忽视的核心问题：RAG 真的让 AI 变得更聪明了吗？还是我们只是制造了一个更快速的"答案复印机"？

最近各行各业都不容易啊，那个中金女员工跳楼事件频繁上热点，引起广泛的关注，本质上还是经济下行，我们互联网行业也是如此，特别是程序员，本来就有35岁危机，加上行业不景气，大厂都在裁员，那么我们程序员面对这困境怎么办呢，还有那些即将走上程序员岗位的年轻人怎么办呢，今天跟大家好好聊一聊这个话题，结合一下自己的经历，我是如何从前端转到大模型这个岗位的，希望能对大家有一点启发。

文章澄清企业AI落地的三大误区：大模型不等于AI Agent(后者是包含前者的完整系统架构)；个人AI与企业AI应用场景和安全要求差异显著；Workflow工作流不等于AI Agent但可被其包含。企业落地AI需评估数据准备度、业务场景适配度和技术架构准备度，构建统一、可控、可演进的AI应用架构，建议采用统一规划、稳健推进、分阶段落地的策略。

Java程序员转型大模型开发的路径与机遇 随着AI技术快速发展，Java程序员转向大模型开发成为新机遇。文章介绍了大模型的概念及其强大处理能力，并详细阐述了转型的五个关键步骤：学习机器学习基础知识、掌握TensorFlow等工具、提升编程能力、补充数学知识、参与实践项目。作者指出Java程序员在软件架构方面的优势有助于大模型工程化实施，同时列举了AI时代涌现的新技术岗位。文末提供了大模型学习资料包

AI知识库构建指南：从RAG技术到实践应用 摘要： 本文系统分析了AI知识库与传统知识库的本质差异，指出AI知识库本质上是"知识+AI"的任务型Agent。重点介绍了RAG技术的核心原理与实现流程，包括数据清洗、分块策略、向量化处理等关键步骤，并详细阐述了知识检索中的多路召回、重排序等优化方法。从企业管理者、业务团队和CEO三个视角，探讨了AI知识库的差异化需求，强调高质量数据

“ 高效，准确的提示词是使用好模型的基础。”做了这么久的大模型应用开发，慢慢发现其实做大模型应用的核心或者说所有技术其实都围绕着一个点——让大模型更好的理解你的意图；而开发人员解决的核心问题是——怎么让大模型更准确的理解你的意图。

根据《2025年企业级AI客服市场深度研究报告》，全文主要内容概括如下：行业拐点：智能体时代到来。2025年，企业级AI客服市场从基于规则的聊天机器人转向具备自主推理与任务执行的生成式智能体。市场分化：Sierra等新兴独角兽通过“结果导向定价”实现爆发式增长，估值高达100亿美元；传统AI厂商如ASAPP面临估值压力，寻求转型。