虽然“上下文工程”的原理并非全新，但这个术语提供了一个有用的抽象，帮助我们理解构建有效 AI 智能体时面临的最紧迫挑战。简单来说，AI 智能体需要相关上下文才能合理地执行任务。与传统“提示工程”主要关注如何巧妙措辞和提供指令不同，上下文工程将重点放在如何用最相关的信息填充 LLM 的上下文窗口，无论这些信息来源于何处。它不仅仅是短任务描述，更是“将正确的信息在正确的时间填入上下文窗口的精妙艺术与科

明确智能体要解决的问题、目标人群、成功指标与约束条件。📌提示：从一个具体场景出发，如“AI 财务分析师”或“AI 办公助理”。

2026年的大模型就业市场，正处于“技术深化+行业落地+合规升级”三轮驱动的黄金阶段，RAG、智能体、多模态、工程化、合规性五大技术方向构成了岗位需求的核心。对于求职者而言，单纯掌握“通用大模型知识”已不足以立足，必须通过“技术深耕+行业聚焦+工程落地+合规保障”的组合策略，打造差异化竞争力。无论是开发企业级知识库系统、设计多智能体协作方案，还是实现模型的高效部署与优化，核心都在于“解决实际业务问

过去十年，互联网行业走完了从野蛮生长的黄金时代到存量博弈的转型期，岗位竞争愈发激烈。但在全行业都在讨论“岗位缩减”“优化调整”的当下，有一个领域却在逆势爆发，成为就业市场的新风口——AI应用与智能体时代。这绝非技术乐观主义的空谈，而是可被企业招聘数据、行业落地案例验证的事实：AI正在重构每一个岗位的能力模型，同时催生出一大批低门槛、高需求的新职业类型。本文将从行业趋势、企业核心需求、高潜力岗位拆解

近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只

本文解析大模型三大核心技术：RAG作为动态知识引擎解决时效性问题，Agent赋予模型自主决策能力，多模态技术突破感知边界。三者协同演进攻克数据时效性、隐私安全与专业适配等挑战，推动行业从效率革新迈向业务重构。未来将向多模态知识图谱、具身智能和神经符号系统升级，催生新一代产业智能体，实现感知-认知-决策-执行的完整闭环。ML-Summit会议大模型内容分布大模型的动态知识引擎，解决模型静态知识边界、

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本文将围绕大模型的核心特质、技术优势，及其对传统编程技能的冲击与转化展开，深入探究中年程序员该如何进行自我定位与能力进阶。