最近逛招聘平台时，我发现一个特别明显的变化：以前技术岗招聘，核心要求大多是“能独立搭建常规系统框架”“具备数据库存储优化能力”这类传统技能，而现在，几乎所有技术岗位的招聘说明里，都悄悄加了一句“拥有大模型实际应用经验者优先”。从ChatGPT引爆全球科技圈，到国内科技巨头纷纷推出自研大模型，再到各行业专用模型不断迭代升级，人工智能的发展速度远超预期。而在这场技术浪潮背后，一场针对程序员群体的职业洗

首先明确核心概念：RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种面向大模型应用的技术架构，核心逻辑是通过引入外部知识源，为大模型生成答案提供精准上下文支撑。其核心价值在于减少大模型幻觉、提升输出准确性、适配动态更新的业务数据——这也是我们选择RAG落地保险业务的关键原因。

最后用一张图和一段话，帮大家梳理清楚三大协议的核心价值和协同关系：：负责“大脑（大模型）”和“身体（Agent）”的协同，让大模型知道“怎么用工具”。MCP：负责“身体（Agent）”和“外部工具”的连接，让Agent能“找到并使用工具”。A2A：负责“多个身体（多Agent）”的协同，让复杂任务能“分工完成”。这三大协议不是互相替代的关系，而是互补协同的——它们共同让大模型从“文本交互”走向“实

一个 Skill，可以被打造成垂直领域的专家。这意味着什么？Agent 能干的活，正在从"打杂"向"专业交付"跃迁。说白了，它正在逼近一个高级员工的产出能力。想明白这一点，你就会意识到：未来所谓的"场景"，就是 Skill 的搭建。什么场景？需要什么上下文？为了达成业务目标，给 Agent 配什么层级的 Skill 文档、挂什么工具？把这些能力像乐高一样拼起来，你得到的就是一个高级员工的能力复刻。

大模型岗位五梯队分级：第一梯队（夯）负责底层研发，技术壁垒最高；第二梯队（顶级）专注模型优化与对齐；第三梯队（人上人）主攻商业应用开发；第四梯队（NPC）保障模型运维；第五梯队（拉）从事Prompt工程，门槛低但发展受限。文章指出大模型领域人才缺口大，是程序员转型良机，并提供学习资源包（含路线图、书籍、教程等），由清华-加州理工双料博士团队研发，助力从业者把握AI浪潮下的高薪机会。

知识刮削助手：自动化构建智能知识库的解决方案 摘要：知识刮削助手填补了从原始知识源（工单/文档）到向量知识库的自动化链路空缺，解决了传统方案效率低、质量差的问题。该工具具备多源接入、智能提取、知识泛化等核心能力，支持全自动和半自动两种工作模式。通过拟人化设计思路，赋予AI"眼、脑、手"能力，实现知识自动采集、处理和更新。相比人工处理方案效率提升10倍以上，知识泛化后RAG召回率

AI技术的快速发展对普通大学生的学习、就业和职业规划产生了深远影响，这种影响既带来了挑战也创造了机遇。

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为当前大型语言模型（LLM）应用开发的主流范式。通过结合外部知识库的检索能力与 LLM 的强大生成能力，RAG 有效缓解了 LLM 的“幻觉”问题，提高了回答的事实性和时效性，在智能客服、企业知识库问答、内容生成等场景中大放异彩。

智能体AI：迈向通用人工智能的多模态交互新范式 斯坦福大学等机构联合发表的《Agent AI》综述论文提出，结合大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的"智能体AI"正成为实现通用人工智能（AGI）的重要路径。该研究定义了能够感知多模态信息并执行具身行动的交互式系统，通过环境反馈有效缓解大模型的"幻觉"问题。论文创新性提出"智能体Trans

腾讯元器智能客服搭建指南 本文详细介绍了使用腾讯元器搭建智能客服的全流程，包括三个核心步骤： 创建智能体：通过基础设定（名称、简介、头像）和详细配置（系统提示词、开场白）建立客服框架 设置知识库：重点讲解两种知识库类型： 问答对类型：适合结构化客服话术，需按模板整理问题答案 公众号文章类型：可自动同步公众号内容作为知识来源 发布部署：最后完成测试并发布公开链接 关键优势：通过知识库联动实现精准应答