对于想要突破职业瓶颈、抢占技术风口的程序员（尤其是编程小白、传统开发从业者）来说，AI大模型领域无疑是当下最值得深耕的赛道。本文专为程序员群体整理，详细拆解转型AI大模型的8大热门岗位，搭配从基础入门到项目落地的完整转行步骤，同时揭秘国内大模型人才缺口现状——2025年行业仍存在巨大职业红利，还附上可直接套用的系统学习资源。

从整体上看，训练LLM主要包括两个关键阶段：预训练（Pre-training）后训练（Post-training）：微调、RL和RLHF。上述流程整合了预训练、微调、RLHF等核心阶段，适用于自然语言处理和多模态大模型：1.数据准备数据收集：根据目标领域收集海量无标注数据（预训练）或少量标注数据（微调）。清洗与增强：去除噪声、重复项，进行分词/标准化（文本）或裁剪/旋转（图像）。划分数据集：预训练

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

大语言模型本质是对人脑神经网络的模拟，智能体记忆也可以通过模拟人脑记忆来实现更强的性能。人脑记忆结构记忆是人类编码、存储和提取信息的过程，使人类能够随着时间的推移保留经验、知识、技能和事实，是成长和有效与世界互动的基础。要弄清楚记忆的结构，需要搞明白记忆如何分类以及提供哪些操作。

表面上看，MCP 只是个技术协议，但它代表的却是一种更开放、更协同的工程哲学：把能力作为可发现、可授权、可复用的“模块”来管理。随着 MCP 与类似标准的普及，我们不再需要让每个 AI 产品“闭门造车”；相反，更多的工具、能力与创新将像插件一样，随时插入到你的 AI 助手中，形成一个互联互通的智能生态。当大模型学会安全、可靠地“使用工具”而不仅仅是“回答问题”时，它们的价值才真正开始被释放。而 M

2026年，大模型技术将彻底告别“炫技阶段”，进入规模化落地的爆发期。无论是互联网、金融、制造还是医疗行业，都在争抢能将大模型技术落地的工程化人才，市场需求会持续激增，这对于我们30+程序员来说，是一次绝佳的“破局机会”。对于我们30+程序员来说，这不是一次简单的“转行”，而是一次“换道超车”的绝佳机会。我们的年龄和经验不是累赘，而是能让我们更深刻理解“技术如何为业务创造价值”的宝贵资产，也是我们

LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式，正如乐高积木提供了无尽的创造可能。通过这个强大的框架，我们可以将复杂的技术任务简化，让创意和创新更加易于实现。在第一篇的内容中，我们穿越了LangChain的世界，体验了如同搭建乐高积木般构建语言模型应用的乐趣。从LangChain的核心概念到其在现实世界中人脸问题的智能排查应用，我们见证了这一框架如何助力智能体的创新与成长。在第二篇

本文介绍了基于RAG技术的智能客服系统如何解决中小企业客服困境。通过文档上传、RAG技术实现智能问答，可大幅降低企业成本并实现7*24小时快速响应。系统需包含文档处理、资料召回和生成模型选择三大核心模块，配合用户管理、渠道管理等功能。虽然智能客服能解决80%以上问题，但仍需人工客服辅助处理复杂情况，为企业提供成本效益最优的客服解决方案。构建一个合格好用的智能客服是很多中小企业急需的市场需求。客服系

本文深入解析Anthropic推出的四大Agent工程机制：MCP提供标准化外部资源连接；PTC通过代码编写优化工具调用效率；Skills以模块化方式为Agent注入专业技能；Subagents采用"分而治之"架构处理复杂任务。这三层机制协同工作，从连接、认知和组织维度帮助开发者构建高效、可维护的智能系统，为Agent开发提供全新思路。

本文主要对多平台LLM客户端+MCP 实现智能体React框架的方案进行了详细阐述，对核心代码进行了剖析，以及对目前业界多智能体设计方案的进行了调研简单介绍。希望能对相关平台开发者有借鉴意义，对个人开发者其实有更多的方案进行体验，没有必要进行手撸框架。