AI应用与智能体时代迎来"黄金三年"，企业需求从算法转向应用。未来三年最值得普通人入局的AI岗位包括AI Agent工程师、AI自动化运营、AI产品经理、RAG应用构建和AI教育培训。0基础人士可通过建立知识体系、掌握关键技能、完成实战项目入局。现在是进入AI领域的最佳窗口期，AI不会替代会用AI的人。

AI应用与智能体时代迎来"黄金三年"，企业需求从算法转向应用。未来三年最值得普通人入局的AI岗位包括AI Agent工程师、AI自动化运营、AI产品经理、RAG应用构建和AI教育培训。0基础人士可通过建立知识体系、掌握关键技能、完成实战项目入局。现在是进入AI领域的最佳窗口期，AI不会替代会用AI的人。

文章针对AI时代普通人的技术焦虑，提供四步策略：使用国内外AI平台建立连接；利用AI工具提高工作效率；根据目标选择系统学习路径；考虑转岗AI领域。强调AI能帮助非技术人员提升竞争力，实现职业转型，并通过培训课程提供支持。

文章对比分析了7种主流大模型部署框架（Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeed），详述了它们的技术架构、优缺点及适用场景。针对不同需求提供了选型建议：个人开发者推荐Ollama或Transformers；企业高并发场景选择vLLM或SGLang；边缘计算/实时交互推荐LMDeploy；分布式需求选择DeepSpeed

文章对比分析了7种主流大模型部署框架（Transformers、ModelScope、vLLM、LMDeploy、Ollama、SGLang和DeepSpeed），详述了它们的技术架构、优缺点及适用场景。针对不同需求提供了选型建议：个人开发者推荐Ollama或Transformers；企业高并发场景选择vLLM或SGLang；边缘计算/实时交互推荐LMDeploy；分布式需求选择DeepSpeed

如果说早期的吴恩达帮助世界理解了深度学习的潜力，那么当下的他，正在帮助世界理解怎样把 AI 真正用起来。他的研究逐渐从算法创新转向系统能力建设，从模型精度转向部署可靠性，从理论突破转向产业落地——这也让他的最新成果呈现出“更务实、更系统、更贴近真实需求”的特点。可以预见，随着他持续推动 AI 的普惠化与产业化，吴恩达未来几年的研究将越来越聚焦“让 AI 真正融入社会”的那部分关键能力，而这或许将成

如前文所述，传统RAG面临的一个重要挑战是没有自主性，只能按照预先定义的流程来工作，而无法在过程中动态调整后续行动。与之相反，AI智能体的核心优势就是其具有自主性。因此，一个自然的想法就是将AI智能体引入到传统RAG的工作流程中，进而在保留传统RAG优点的同时，亦能发挥AI智能体的自主性优势。简单来说，Agentic RAG就是传统RAG与AI智能体的深度结合体。能够自主判断是否需要检索。系统可以

如前文所述，传统RAG面临的一个重要挑战是没有自主性，只能按照预先定义的流程来工作，而无法在过程中动态调整后续行动。与之相反，AI智能体的核心优势就是其具有自主性。因此，一个自然的想法就是将AI智能体引入到传统RAG的工作流程中，进而在保留传统RAG优点的同时，亦能发挥AI智能体的自主性优势。简单来说，Agentic RAG就是传统RAG与AI智能体的深度结合体。能够自主判断是否需要检索。系统可以

提示词是大模型应用的核心，是连接用户与模型的唯一桥梁。完整的提示词应包含系统提示词、用户问题、参考内容、工具描述和示例数据五个模块。提示词越精确完善，模型表现越好，应用效果越佳。大模型应用开发中遇到的问题，多数源于提示词设计不当，而非模型本身缺陷。掌握提示词工程是提升大模型应用效果的关键。

提示词是大模型应用的核心，是连接用户与模型的唯一桥梁。完整的提示词应包含系统提示词、用户问题、参考内容、工具描述和示例数据五个模块。提示词越精确完善，模型表现越好，应用效果越佳。大模型应用开发中遇到的问题，多数源于提示词设计不当，而非模型本身缺陷。掌握提示词工程是提升大模型应用效果的关键。