本文指出AI虽改变编程世界，但为程序员提供了转型为AI应用工程师的机遇，特别是LLM Agent方向。数据显示该岗位需求激增，年增长率达62.8%，薪资比传统岗位高20-30%。转型需补充AI框架、提示工程等技能，企业正积极招聘能解决模型偏差、伦理等问题的工程师。文章呼吁程序员抓住AI浪潮，从"受害者"转变为"AI操控者"，成为AI时代的先锋。

1、什么是AI应用工程师？

简单来说，AI应用工程师是那种将人工智能技术融入实际应用的“桥梁大师”。他们不只是写代码，而是设计、开发和部署AI驱动的系统，比如用LLM构建智能代理，帮助企业自动化决策、优化流程。 与传统软件开发者不同，AI应用工程师更注重AI模型的集成和实际落地：传统开发者可能专注bug修复和界面优化，而AI工程师则处理模型训练、数据不确定性和伦理问题。 比如，你可能用Python构建一个LLM Agent，能自主生成代码、调试问题，甚至多代理协作完成复杂任务。这不是取代你的工作，而是让你成为AI的“操控者”。

2、AI应用工程师的技能栈

技能栈呢？别担心，不是从零起步。核心包括：

• 编程语言：Python、Java等（你已有优势！）

• AI框架与工具：TensorFlow、PyTorch、LangChain，用于LLM集成。

• 工程能力：大数据工具如Spark，云平台如AWS，加上提示工程和工具调用技巧。

• 软技能与知识：问题解决、团队协作，以及AI伦理知识。

如果你是传统开发者，区别在于：AI角色要求数学和数据科学知识（如统计、线性代数），但回报更高——预计就业增长26%，薪资中位数约48-60万元人民币（月薪约40-50K），比传统岗位高20-30%。

3、LLM Agent应用工程师：2025年的“香饽饽”岗位

现在，焦点转向LLM Agent方向。这是什么？就是基于大型语言模型（如GPT系列）构建的智能代理，能自主推理、调用工具、协作完成任务。比如，一个Coding Agent能帮你写代码、测试、甚至优化整个开发流程。报告显示，这个子领域增长最猛！

• 就业增长：LinkedIn 2025就业报告指出，AI工程师岗位年增长率达62.8%，其中LLM Agent相关技能需求激增，62.8%岗位支持远程。 Flex AI报告基于3000+职位分析，需求较2024年增长35%。

• 市场规模：AI代理市场到2025年底预计达$31亿，采用率从45%升至71%。企业正疯狂招聘能部署多代理系统的工程师。 Lightcast报告称，生成式AI岗位新增超10万。

• 行业需求：医疗（诊断代理）、金融（欺诈检测）、制造业（自动化）需求最大，中型企业采用率63%。

• 核心技术：ReAct框架、多代理协作、工具调用，加上AI优化和伦理治理。McKinsey报告强调，46%的企业视技能缺口为障碍，但这正是你的机会！

这些数据不是空谈，而是基于全球招聘和市场分析。AI代理预计贡献$4.4万亿生产力提升，到2030年岗位增长将持续。 但挑战也存在：模型偏差、部署成本、伦理问题。这些都需要工程师来解决——这不正是你的价值所在吗？

4、行动号召：现在转型，抓住AI浪潮！

如果你是“被AI打击”的程序员，别再纠结“AI会取代我吗？”而是问“如何驾驭AI？”刚毕业的同学，这赛道门槛不高（有编程基础即可），但潜力无限。起步建议：

1. 学习基础概念：从LLM概述、提示工程入手（我公众号会推出知识卡片系列）。
2. 实践项目：用开源如OpenHands手写Coding Agent（我的课程计划中会详解）。
3. 积累经验：参与GitHub项目，优化简历突出AI技能。

5、如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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