算法工程师岗位需求增速突破50%，每7个AI应届生岗位中就有1个年薪百万！对于正在纠结学习方向的程序员、想入门AI赛道的小白来说，这组数据无疑是最明确的信号——人工智能领域的职业机遇，正处于前所未有的爆发期，而大模型相关技能，正是抓住这波红利的核心钥匙。2025年，AI的热度早已打破行业边界，远超所有人的预期。

AI专业技能包标准Agent Skills解析 摘要：Anthropic推出的Agent Skills标准通过三层渐进式加载机制(元数据层、指令层、资源层)解决大模型上下文爆炸问题，使AI能按需调用专业知识。不同于Tools的功能执行定位，Skills更侧重专业知识的思考判断，适用于服务端测试等复杂场景。该标准采用模块化设计，支持大规模技能库的层次化路由管理，让AI从基础对话进化为领域专家。典型的

本文介绍大模型应用工程师的入门学习路线，包括提示词工程、检索增强生成（RAG）、微调、模型部署等关键技术，并展望2025年Agent元年及2026年全模态应用百花齐放。学习完成后可参与开源项目，掌握大模型领域前沿技术。关注公众号，发送口令“大模型应用”领取学习资料。

大模型时代的产品经理转型：从功能设计到AI系统架构 随着大模型、多模态和Agent技术的发展，传统App和界面将逐渐消失，AI产品经理角色面临根本性重塑。未来产品形态将转变为"用户意图-数据-模型-Agent-工具-反馈"的智能链路，产品经理需要从功能设计者转变为AI系统架构师。 新角色要求六大核心能力：系统架构设计、意图理解、多模态体验编排、预测式设计、Agent任务编排和模

还记得几年前，只要熟练掌握Java、Python、C++等主流编程语言，再吃透Spring Cloud微服务架构那一套核心玩法，程序员在求职市场上就能拥有足够的底气，职场站稳脚跟不在话下，薪资涨幅也有着清晰可见的路径。但放到现在，仅仅依靠这些传统技术栈打拼，不仅升职加薪的希望变得愈发渺茫，就连市场上的相关岗位招聘需求，也在肉眼可见地收缩，不少深耕开发领域多年的老程序员，都真切感受到了前所未有的职场

投递美团大模型产品转正实习岗时，我的实习经历并不突出——仅拥有一段中厂AI产品相关实习，在众多候选人中竞争力较弱。相信很多小白、应届生也会遇到类似问题，这里分享一个实用技巧：自我介绍无需泛泛而谈，采用“经验+能力”双维度结构化表述，精准匹配岗位需求，就能快速抓住面试官注意力。

RAGFlow是一套融合数据检索引擎与生成式模型的一体化系统。它的核心逻辑是：当接收到用户查询时，先通过检索模块从海量知识库中精准定位相关信息，再将这些信息作为"上下文"输入生成模型，最终输出符合语义、基于事实的回答。简单说，传统大模型像"闭卷考试"（全靠记忆），RAGFlow则是"开卷考试"（可以查资料）。检索模块：基于向量数据库、全文检索等技术，快速从结构化/非结构化数据中匹配相关内容；生成模

2026年，大模型技术已从“概念炒作”进入“落地深耕”阶段，对程序员而言，转型的核心不是“学会所有技术”，而是“用工程化思维解决实际问题”。“不造轮子，只做集成”：借助2026年成熟的框架与工具，用自己的工程化能力，解决AI落地最后一公里问题，这是程序员转型的核心优势；“深耕场景，而非模型”：2026年企业真正付费的，不是“能训练模型的人”，而是“能将模型转化为业务价值的人”——法律提示词优化、医

物理AI与具身智能绝非孤立存在，二者形成“硬件托底-软件迭代”的深度绑定生态——。这种共生关系，就像人类的“骨骼肌肉”与“大脑意识”，缺少任何一方，都无法实现真正的智能交互。（小白提示：简单理解，物理AI是“机器人的身体”，具身智能是“机器人的脑子+意识”，二者结合才能让机器人脱离“被动执行”，实现“主动适应”。具身智能的核心定义的是：基于物理实体，完成“感知-决策-行动”闭环的智能系统。

物理AI与具身智能绝非孤立存在，二者形成“硬件托底-软件迭代”的深度绑定生态——。这种共生关系，就像人类的“骨骼肌肉”与“大脑意识”，缺少任何一方，都无法实现真正的智能交互。（小白提示：简单理解，物理AI是“机器人的身体”，具身智能是“机器人的脑子+意识”，二者结合才能让机器人脱离“被动执行”，实现“主动适应”。具身智能的核心定义的是：基于物理实体，完成“感知-决策-行动”闭环的智能系统。