本文分享了一位前端的转行经历从传统前端转向AI Agent开发的心得。文章指出当前AI应用相关岗位对普通背景的人较为友好适合转行。面试重点考察项目经验、技术选型思维及AI工具使用经验。建议关注行业热门技术如Hermes并利用AI工具进行面试复盘。我去年协助过的一位前端朋友双非一本计科专业毕业后干了六年前端Vue2/3加TS写了无数个管理后台工资不上不下技术也没什么涨进。去年公司要求转全栈她当时不想转全栈觉得前端实在是太卷了自己年龄大了也卷不动正好当时agent正好比较火想着试一试的态度找到了我直到去年年底直接无痛转了agent开发。她说目前就是活少工资高的状态相比之下她觉得之前干前端真的是很遭罪了。以下是她面试的一些心得希望能够帮助到转行或者准备入行Agent开发的新人。目前阶段与25年中相比变化还是比较大25年中可能是你做过就可以随便聊两句。现在来看仅仅做过已经远远不够。面试中问到的最多的就是为什么的问题比如为什么这么选型为什么这么设计类似系统设计层面的问题。还有考察对技术选型的对比思维边界问题。RAG项目目前来看没有那么吃香了问的最多的是Agent相关项目应用业务场景最好有一定的通用性这样跟面试官讲解时不至于听不懂。相比其他成熟岗位如数据开发传统后端面试难度相对小一些可以重点准备项目八股可以面到什么不会的再下来准备。本人面试中几乎都是问项目很少八股问的八股也是针对langchainlanggraph相关的常识性问题。将自己使用ai工具的经验准备一下比如先怎么样再怎么样什么场景下选择什么样的模式/模型这些经验对面试帮助还是有的。建议提前准备系统一些这样显得回答更条理。适当多追踪一些行业比较火的内容比如最近的PI前段时间比较火的Hermes小龙虾就不太建议了有些久远。准备的话也是针对其中的思想学习面试会加分。可以借助ai对面试过程进行复盘这个效率提升还是明显的说句扎心的大实话未来几年传统前端或许会完全消失传统前后端的岗位替代性越来越强淘汰早已是渐进式常态。当前ai应用相关岗位对普通背景的人还算友好学历因素影响较小。发展阶段应该也处于混沌期的窗口中后期想转行/入行的还有机会可能明年难度会提升一个档次。这也是很多前端被裁后扎堆转型AI Agent的核心原因大模型的知识又多又杂到底怎么学做这行久了被问最多的问题就一个大模型的知识又多又杂我到底先学啥翻了一堆资料看啥都像重点结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍零基础、应届生、转行的都适用。跟着走至少方向不乱、不瞎忙学完拿得出手。第一阶段10天初阶应用这一阶段就一个目标把大模型真正玩明白不是只会聊天那种而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用这阶段正式进实战目标很实在做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库一个 agent 对话机器人。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…走完这 30 天Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用简历上也敢写大模型应用开发了。第三阶段约20天动手微调学到这你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调搞出垂直领域的专用小模型。为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料第四阶段20天商业闭环部署落地技术学完落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…想要入坑大模型的朋友给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料1、大模型系统化学习路线2、大模型学习视频教程3、大模型学习书籍电子文档4、AI大模型最新行业报告5、大模型项目实战配套源码6、2026大模型大厂面试真题7、为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。8、适合谁学传统后端 / Java / 前端开发想转型 AI 应用大学生、应届生想拿更好的 offer产品经理、运营想武装职业竞争力技术负责人想给团队落地提效学习是反人性的但回报是真金白银。技术会更新赛道会切换但只要你先动手机会就永远站在你这边。9、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料好了就写到这。路线是死的人是活的卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。 
长河君 · 2026/10/29 12:07:54 · 阅读 1.2k 小白程序员必看！收藏这份AI Agent转行指南，轻松入门高薪赛道！
本文分享了一位前端的转行经历从传统前端转向AI Agent开发的心得。文章指出当前AI应用相关岗位对普通背景的人较为友好适合转行。面试重点考察项目经验、技术选型思维及AI工具使用经验。建议关注行业热门技术如Hermes并利用AI工具进行面试复盘。我去年协助过的一位前端朋友双非一本计科专业毕业后干了六年前端Vue2/3加TS写了无数个管理后台工资不上不下技术也没什么涨进。去年公司要求转全栈她当时不想转全栈觉得前端实在是太卷了自己年龄大了也卷不动正好当时agent正好比较火想着试一试的态度找到了我直到去年年底直接无痛转了agent开发。她说目前就是活少工资高的状态相比之下她觉得之前干前端真的是很遭罪了。以下是她面试的一些心得希望能够帮助到转行或者准备入行Agent开发的新人。目前阶段与25年中相比变化还是比较大25年中可能是你做过就可以随便聊两句。现在来看仅仅做过已经远远不够。面试中问到的最多的就是为什么的问题比如为什么这么选型为什么这么设计类似系统设计层面的问题。还有考察对技术选型的对比思维边界问题。RAG项目目前来看没有那么吃香了问的最多的是Agent相关项目应用业务场景最好有一定的通用性这样跟面试官讲解时不至于听不懂。相比其他成熟岗位如数据开发传统后端面试难度相对小一些可以重点准备项目八股可以面到什么不会的再下来准备。本人面试中几乎都是问项目很少八股问的八股也是针对langchainlanggraph相关的常识性问题。将自己使用ai工具的经验准备一下比如先怎么样再怎么样什么场景下选择什么样的模式/模型这些经验对面试帮助还是有的。建议提前准备系统一些这样显得回答更条理。适当多追踪一些行业比较火的内容比如最近的PI前段时间比较火的Hermes小龙虾就不太建议了有些久远。准备的话也是针对其中的思想学习面试会加分。可以借助ai对面试过程进行复盘这个效率提升还是明显的说句扎心的大实话未来几年传统前端或许会完全消失传统前后端的岗位替代性越来越强淘汰早已是渐进式常态。当前ai应用相关岗位对普通背景的人还算友好学历因素影响较小。发展阶段应该也处于混沌期的窗口中后期想转行/入行的还有机会可能明年难度会提升一个档次。这也是很多前端被裁后扎堆转型AI Agent的核心原因大模型的知识又多又杂到底怎么学做这行久了被问最多的问题就一个大模型的知识又多又杂我到底先学啥翻了一堆资料看啥都像重点结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍零基础、应届生、转行的都适用。跟着走至少方向不乱、不瞎忙学完拿得出手。第一阶段10天初阶应用这一阶段就一个目标把大模型真正玩明白不是只会聊天那种而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用这阶段正式进实战目标很实在做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库一个 agent 对话机器人。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…走完这 30 天Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用简历上也敢写大模型应用开发了。第三阶段约20天动手微调学到这你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调搞出垂直领域的专用小模型。为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料第四阶段20天商业闭环部署落地技术学完落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…想要入坑大模型的朋友给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料1、大模型系统化学习路线2、大模型学习视频教程3、大模型学习书籍电子文档4、AI大模型最新行业报告5、大模型项目实战配套源码6、2026大模型大厂面试真题7、为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。8、适合谁学传统后端 / Java / 前端开发想转型 AI 应用大学生、应届生想拿更好的 offer产品经理、运营想武装职业竞争力技术负责人想给团队落地提效学习是反人性的但回报是真金白银。技术会更新赛道会切换但只要你先动手机会就永远站在你这边。9、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料好了就写到这。路线是死的人是活的卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。