对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应

看到这里，相信不管是小白还是刚入门的程序员，都能搞懂大模型的底层原理了。最后用一句大白话总结，帮你巩固记忆，也方便你跟别人讲解：LLM语言大模型的核心本质，就是「基于输入，通过Transformer架构，计算概率最大的输出」，全程没有任何“思考”，本质就是一个超级智能的“文字接龙”游戏。输入一句话（比如“今天天气”），模型会疯狂计算“好”“真”“很”等下一个词的出现概率，选概率最高的一个（比如“好

RAG（检索增强生成）技术的核心价值，核心是通过“检索+生成”的双向协同模式，从根本上解决大语言模型最棘手的“AI幻觉”问题——也就是模型凭空编造信息、回答偏离事实的痛点。它的核心逻辑并不复杂：先将目标文档拆分、转化为计算机可识别的向量形式存储起来，当用户发起提问时，系统会优先从数据库中检索出最相关的资料，再依托这些真实、精准的素材，驱动大模型生成可靠回答。

转型不是“颠覆过去”，而是“升级未来”。你多年的Java经验，不是负担，而是支撑你在AI领域走得更远、更稳的基石。别被“数学门槛”吓住：做Java+AI工程化方向，不用死磕深度学习算法和复杂数学公式，先把“模型用起来、部署好、优化到位”，比什么都重要，后续可根据兴趣逐步补充数学知识，不用一开始就陷入数学焦虑；坚持“Java为主，AI为辅”：不要为了学AI，放弃你多年积累的Java优势。

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应

AI Agent（人工智能代理）是上半年一个火热的话题。笔者最近对相关概念进行了学习与研究，期间也通过智能体开发平台成功搭建了一些有趣的Agent。所以计划通过本篇文章，跟大家分享笔者对于AI Agent的些许理解。

LangGraph 是LangChain生态体系中，专门用于构建基于大模型（LLM）的复杂、有状态、多智能体应用的框架，核心逻辑特别好理解：把整个应用的工作流程，抽象成我们初中就学过的“有向图”结构，用“节点”代表单个任务步骤（比如调用工具、生成回复），用“边”代表步骤之间的执行顺序和逻辑关联，相比传统的线性调用方式，灵活性和可控性直接翻倍。

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应

当预置工具无法满足需求时，可通过@tool装饰器将普通函数转为LangChain工具，核心要求：明确函数功能描述（供Agent判断调用时机）、输入输出格式。