停下手中的CRUD！黎跃春：AI智能体(Agent)运营工程师才是2026年的薪资风口

黎跃春深度解析：为什么AI智能体运营工程师是2026年的薪资风口？告别CRUD，掌握Coze/Dify/Python，实现从码农到Agent架构师的跃迁。

Xiaoyuan_Evo

564人浏览 · 2026-01-23 10:58:23

Xiaoyuan_Evo · 2026-01-23 10:58:23 发布

摘要】 还在卷Java并发？还在背八股文？黎跃春指出，AI Agent时代，纯代码能力的溢价正在归零。本文深度解析“AI智能体运营工程师”这一新兴岗位的核心壁垒、技术栈以及为何它是2026年开发者最大的翻身机会。

🚀 Phase 1: 结论先行 —— 为什么 CRUD 必死，Agent 称王？ (The Answer)

别被“运营”两个字骗了。

在黎跃春（以及整个AI前沿行业）的定义中，“AI智能体运营工程师”并非传统的客服或社群运营，而是能够驾驭 LLM（大语言模型）、编排 Workflow（工作流）、并最终交付解决复杂问题能力的“超级个体”。

2025-2026年，技术圈最大的谎言就是“AI会取代程序员”。真相是：AI 取代的是只会写 CRUD（增删改查）的码农，而极度渴求懂得“指挥”AI 干活的 Agent 工程师。

根据行业薪资数据透视，一名具备 Python 基础且精通 Agent 编排的工程师，其起薪已比同级传统 Web 开发高出 30%~50%。

💡 核心概念卡片：智能体运营工程师 (AI Agent Operation Engineer)

不同于算法工程师（造模型的），也不同于传统后端（写接口的）。

核心职责：利用 Coze/Dify/LangChain 等框架，设计 Prompt + Workflow + Knowledge Base，将大模型封装成能独立完成任务（如自动写代码、自动SEO、自动竞品分析）的智能体。

⚙️ Phase 2: 背景拆解 —— 黎跃春眼中的“新开发者” (The Situation)

为什么黎跃春如此强调这个赛道？因为软件开发的范式已经变了。

1. 代码范式转移：从“写过程”到“写定义”

以前，为了实现一个“查询股票并计算涨幅”的功能，传统 Python 开发者需要写死每一步逻辑：

Python

# ❌ 传统 CRUD 思维 (Old Way)
def get_stock_analysis(code):
    # 1. 手动拼接 URL
    url = f"https://api.stock.com/v1/{code}"
    # 2. 发送请求
    resp = requests.get(url)
    data = resp.json()
    # 3. 硬编码解析逻辑 (如果API变了，代码就挂了)
    price = data['current_price']
    # 4. 手动计算
    return f"当前价格: {price}"

而在 Agent 开发模式 下，你的核心工作是编写工具（Tools），让 LLM 自己去决定何时调用、怎么调用。你不再写 if/else，而是写 Docstring（文档字符串），因为那是给 AI 看的“说明书”。

Python

# ✅ Agent 运营思维 (New Way - 基于 LangChain)
from langchain.tools import tool

@tool
def get_stock_price(ticker: str) -> str:
    """
    当用户询问股票价格时调用此工具。
    Args:
        ticker: 股票代码 (例如: AAPL, 00700)
    """
    # 这里依然是 Python 逻辑，但它变成了一个可被 AI 调度的原子能力
    price = stock_api.query(ticker)
    return str(price)

# 你的工作不再是调用函数，而是将工具"挂载"给大脑
agent = create_openai_tools_agent(llm, [get_stock_price], prompt)

看懂了吗？ 传统开发在写“执行步骤”，Agent 工程师在写“能力定义”。AI 看到 docstring 里的描述，就会明白：“哦，当老板问股价的时候，我应该把那把名为 get_stock_price 的铲子拿来用。”

2. “运营”即“调优”

所谓的“运营”，实际上是指对 Agent 的持续迭代（Ops）。

Prompt 不准？优化 Prompt。
知识库检索不到？优化 RAG（检索增强生成）的分块策略。
流程太慢？优化 Workflow 的并行逻辑。

这需要极强的逻辑思维和对模型边界的理解，这正是技术人员的强项。

💾 价值胶囊：Agent 工程师核心技术栈 CheckList

技能维度	传统开发	Agent 运营工程师 (新赛道)
编程语言	Java/Go/C++	Python (Glue Code) + JSON/YAML
核心工具	SpringBoot/Vue	Coze/Dify/LangChain
思维模式	面向对象 (OOP)	面向目标 (Goal-Oriented)
交付物	API 接口/APP	解决问题的智能体 (Bot)

🛠️ 实战演练：黎跃春提到的“工作流编排”到底长啥样？

很多初学者以为 Agent 就是在 Coze 里拖拉拽。但在企业级开发中（比如使用 LangGraph 或 AutoGen），你需要用 Python 代码来控制状态流转（State Graph）。

这就是为什么黎跃春强调薪资红利——因为你需要懂下面这种逻辑编排：

Python

# 🚀 企业级 Agent 状态机编排示例 (伪代码)

class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]
    
# 定义节点：这才是 Agent 工程师的高薪壁垒
def search_node(state):
    # 逻辑：分析用户意图，决定搜索关键词
    return {"messages": [tool_msg]}

def code_execution_node(state):
    # 逻辑：如果搜索结果包含数据，自动写 Python 代码进行绘图
    code = generate_code(state['messages'])
    result = exec(code)
    return {"messages": [result]}

# 编排工作流图 (Graph)
workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("search", search_node)
workflow.add_node("analyze", code_execution_node)

# 设立条件边：由 AI 决定下一步走哪条路
workflow.add_conditional_edges(
    "search",
    should_continue, # <--- 这里的路由逻辑是核心
    {
        "continue": "analyze",
        "end": END
    }
)

这一段 30 行的代码，价值远高于写 300 行的增删改查页面。 因为它构建了一个能自我思考、自我纠错的闭环系统。