银行智能体开始爆发！12家银行智能体来袭，作为银行员工你选择坐以待毙被AI取代，还是让AI成为自己的得力助手？在金融科技的浪潮中，银行智能化转型正以前所未有的速度推进，智能体成为破局关键。从国有大行到股份制银行，从城商行到民营银行，纷纷布局智能体，构建起各具特色的AI 生态，重塑金融服务模式，一场激烈的“AI 军备竞赛”已然拉开帷幕。

文章全面介绍了AI知识库的优势、使用场景及国内主流工具，包括ima、Get笔记、飞书知识库等，并提供了本地化部署方案。同时详细阐述了学习大模型AI的四阶段路径：从初阶应用到商业闭环，帮助读者掌握提示词工程、RAG系统、智能体开发等核心技能，成为AI时代的竞争优势者。

LangChain与LangGraph作为大模型开发框架各有侧重：LangChain提供丰富组件库和LCEL编排能力，适合简单一次性任务；LangGraph采用图结构架构，支持复杂状态管理和多智能体协作，适合构建Agent系统。选择应基于项目需求：简单任务选LangChain，复杂Agent系统选LangGraph，两者可组合使用。文章从技术架构、应用场景等维度深入分析，为开发者提供框架选型决策参

文章详细解析了RAG系统中的三类模型：Embedding模型负责文本向量化进行语义检索，Rerank模型对初步结果精细排序，生成式大模型整合信息生成回答。前两者通常是针对特定任务优化的"小模型"，而非通用"大模型"，因为它们任务相对简单、效率要求高且经过专门优化。理解这三类模型的区别与选择对构建高效的RAG系统至关重要。

《2025年AI人才流动报告》显示AI领域"供需两旺"，岗位量暴涨10倍。大模型算法岗需求最旺，AI科学家月薪超13万。中小企业AI岗位增长13倍，非技术岗需求增7.7倍，表明AI从技术走向业务落地。人才流动频繁，平均司龄仅2.02年。求职者应关注算法核心岗和"AI+垂直行业"复合能力。

2025年AI工程重磅资料《The AI Engineering Guidebook》免费发布！这份384页硬核指南直击AI工程核心痛点，涵盖LLM构建、Prompt工程、微调优化、RAG系统等9大前沿主题，从底层原理到生产落地全链路打通。特别提供大模型学习路线图，包含7个阶段系统课程及实战案例，助你快速掌握AI开发全栈技能。资料包含视频教程、PDF文档及行业应用方案，适合零基础到进阶开发者。

AI Agent是让AI拥有"手脚"和"感官"的系统，由LLM大脑、规划能力、记忆系统和工具组成，通过思考-行动-观察的ReAct流程执行任务。初学者可从提示词工程入手，尝试Coze等轻量级框架，再学习Python和LangChain等进阶技术，逐步构建能思考、记忆、执行任务的智能助手。

文章全面介绍AI智能体落地的全流程，包括业务应用场景、能力边界界定、场景匹配方法、关键技术点（系统集成、数据安全、能力边界）、成本收益评估、实施交付流程、人员组织优化、风险应对策略、商务合作要点及长期可持续发展方案。强调智能体落地是系统工程，需兼顾技术、业务与人员因素，并提供从入门到进阶的大模型学习资源，帮助企业实现AI智能体的有效落地。

截止到2025年“大模型”一般泛指“超大参数模型”，参数是指深度神经网络里面“神经元数量、层数、神经元权重、神经元偏移量、超参数”等数据的集合，截止到本年度全球应用最广泛的是以OpenAI的ChatGPT为代表的“语言类模型”。在Transformer架构之前，一般使用“循环神经网络RNN”及其衍生“长短记忆循环神经网络LSTM”来进行语言类模型的推理，而transformer架构的精髓在于通过针

“35岁程序员”这个词组，在中国互联网上几乎成了某种禁忌。但当38岁的王强收到第三份大模型算法工程师的录用通知时，他意识到年龄不是障碍，技能才是。2025年，大模型技术正重塑程序员职业版图。猎聘大数据显示，AI技术整体人才紧缺指数（TSI）达到了3.24，明确显示出人才市场处于高度供不应求的态势。而脉脉高聘报告指出，2025年1月至2月，大模型算法工程师平均月薪高达68，051元。