资本疯狂涌入的背后，AI大模型的相关IT岗正在闷声发财...今天就跟大家聊聊，AI大模型应用开发这个站在风口上的岗位，普通人该怎么上车。

我发现里面有很多概念有些小伙伴有点分不清楚，比如：Prompt、Agent、Function Call、Skill、MCP等。

小模型擅长的不是在开放世界里独自完成所有思考，而是在状态被外置、动作被约束、结果可验证、失败能恢复的闭环里高频执行。

字节大模型一面：在构建一个复杂的 Agent 时，你认为最主要的挑战是什么？

不管你学的什么开发，只要能跟AI结合，会做系统都有“钱途”。可以看看招聘软件，高薪急招的都是这种复合型人才，而且这个岗位数量充足，薪资高，稳定性也比传统后端高。

所以这道题的核心是：用真实的项目经验把选型决策过程和评估体系讲通，展示出你做过、踩过坑、有自己的判断标准。

如果你只能说出"把工具描述写在 prompt 里让模型输出 JSON"，那最多算及格；能讲清楚 Function Calling 的原生机制、Prompt 工程方案、以及微调方案这三条路线的区别和适用场景，才算真正有深度。

如果 Agent 要长期存在，那记忆就必须是系统的一部分，而不是上下文拼接。那memU 的价值就在这里

2026年系统性的自学LLM、RAG、Agent等AI前沿技术，推荐最近我在看的电子书《Hello-Agents》，中文名为《从零开始构建智能体》，目前在GitHub上已经斩获15k的Stars，并且上升曲线非常陡峭，凸显其关注度和受欢迎程度。

CLAUDE.md 是项目根目录下的 Markdown 文件，会在每次会话开始时自动加载，并且在整个会话中持续生效，即使对话被压缩也不会丢失。