本文对比了大模型开发与Agent开发的区别，指出大模型开发薪资高但门槛极高，适合深研AI的顶尖人才；而Agent开发则更注重AI工程化落地，入门门槛低，适合广泛人群。文章强调，Agent开发是当前AI发展初期的蓝海领域，未来需求大，是转行或提升技能的好选择。建议尽早入行，抓住发展机遇。

昨天有兄弟问我转行AI的事，他说他现在一直在学习Transformer 架构的底层原理，研究公式研究好几天了，越学越迷糊，问问我有什么好的方法。

我一听，就知道他学习方向错了。转agent开发是不用学习Transformer底层那些公式的，了解即可。

我想，应该有很多初学者都弄错了一个概念，以为agent开发就是大模型开发。我告诉你，这两个完全不是一个概念！

下面我将详细的讲讲这两个区别，以及学习agent开发应该学习什么。

薪资待遇

先从薪资待遇上来讲讲二者的区别。根据网上查询的资料以及结合BOSS直聘的招聘信息：

大模型算法专家的年薪可达100-200万元，多模态算法工程师年薪区间也在60万至150万元左右，顶尖人才的年限会更高。而agent开发岗的薪资范围只有40万到70万左右。可以看到大模型的起点薪资都要赶上agent的天花板了。很多同学看到这么多的薪资可能马上就心动了，我要是学习大模型开发那岂不是要跨越阶层了！

理想很丰满，现实很骨感。如果你真的有能力成为大模型算法工程师，那你已经是顶尖的人才了，跨越阶层轻轻松松。但是现实是能成为大模型算法工程师的人实力简直太硬了。

下面咱们看看大模型算法岗和agent开发岗的完整对比。

大模型算法岗

先说大模型算法岗，典型的高薪资高门槛，能跨过来的寥寥无几。大模型算法岗的核心工作是研究怎么让模型变得更强，或者研究大模型的发展方向，是像科学家那样的研究性的工作。需要学习的内容大概包括Transformer架构设计、Attention机制优化、网络结构改进、Loss设计、算子开发与融合加速、CUDA/Triton编程、分布式训练、显存优化等。这类岗位本质上是研发大模型，工作对象是模型本身，而非业务场景。比如在阿里做通义千问大模型研发的算法工程师，就是这个属性。

岗位的优点不用说了就是钱多，薪资天花板非常高。来谈谈缺点，或者叫入门的门槛。

入门大模型算法的门槛起码要硕士学历以上，有的还有211、985等国内一流大学的要求，再高点门槛的话，还有更高级的招聘中甚至要求在NeurIPS、ICML或ACL发表过论文。这天花板不是一般的高了，一般的人很难达到这个门槛。

不单单是入行的门槛高，而且岗位数量也是非常有限的，而且还高度集中在那些真正做大模型开发的公司中，全球加起来也不超过三位数。这就相当于你要是学习大模型开发的话，比千军万马过独木桥还激烈，你要超过以亿为单位计数的人。

或许有人该说了，去不了头部的大厂，去一家小点的公司或者初创公司也行呀。我的回答是，确实。说的也很有道理，但是你想过没有，就算你进入了这样的公司，首先公司的平台肯定不如头部大厂，你的眼界视野会越来越窄，只会自己闷头研究。而通用大模型算法工程师的工作成果是“模型能力”的提升，从研究到产生真正的商业价值还有很长的路。如果你所在的单位在这里投入了很大的支出还很久没有收获到成果，肯定会收缩AI方面投入的预算，到那个时候，你所在的岗位往往首当其冲。

自从去年DeepSeek爆火后，各家大模型迭代的速度越来越快，到现在为止迭代的速度开始放缓很多了。Gartner高级研究总监闫斌就说过：大语言模型的能力已到天花板，各模型排名第

一、第二、第三实际使用起来区别不大。这意味着通用算法层面的突破空间正在收窄，大模型的岗位的增量需求也就会慢慢放缓。

Agent开发岗

说完了大模型算法岗，再来谈谈agent开发岗位。agent开发跟大模型算法岗最本质的区别是一个在使用AI，一个在研究AI。

Agent开发岗的核心工作是如何将AI用起来，真正做成产品，为企业或者个人提供价值。具体学习的东西包括：大模型API调用与编排、RAG知识库搭建、向量数据库集成、Prompt工程、Agent工作流设计、Function Calling、MCP协议、多Agent协同等。

这个岗位本质上是AI工程化落地，工作对象是业务场景和系统架构，不是大模型。它的目标是让AI解决真实的业务问题。

这个岗位的优点和大模型相比还是挺多的，而且基本上没有什么缺点。

agent开发只需要本科及以上的学历就行，而且现在正值大模型发展的初期，大多岗位都是只需要一年左右的经验甚至是不需要经验。这对很多入行的人来说非常友好。只要你把agent开发的知识学会，会做项目，你就能拥有一份高薪收入。

现在大模型发展初期，agent更是今年才爆火，AI的能力大家也是有目共睹的，以后肯定是要取代部分岗位的，而取代这部分岗位的具体执行方式，就需要agent工作流这个“桥梁”，通过搭建agent智能体自动执行任务或者改变之前的工具等，将AI落地到各行各业中实现降本增效。据调查，2026年上半年，一个优秀的Agent开发工程师能被各大厂不计成本的挖掘，只为了将人才收入旗下。有人说：“2026年是Agent元年，对AI应用人才的招聘将迎来大爆发。”

我认为，现在的agent开发就相当于当年的Java开发，所有的行业都需要agent去做架构，取缔之前的人工操作，全部实现自动化执行。你想一下，这得有多大的蓝海！而且现在我们和别人的技能差距小，弯道超车的机会非常大。Agent开发领域目前几乎没有很资深的专家，大家都是2025年下半年才开始接触的，新入行的人和老手之间的经验差距并不大。这意味着你不需要追赶别人十年的积累，大家都在同一起跑线上。

而且agent开发岗位相对来说还非常稳定，Agent开发的工作成果能直接体现在业务效率的提升和成本降低上。当企业衡量AI投资回报率时，Agent项目是最容易量化价值的领域。

选择agent开发的理由

对于目前国内的经济形势，各行各业说实话都比较困难，在很长的一段时间里经济很难恢复到之前的增长时期。无论对于刚毕业的计算机专业的学生，还是对应在职场摸爬滚打十几年将近35岁职业生涯危机的程序员，入行agent开发都是一个不错的选择。

我认为，agent开发入场的黄金期正在逐步收窄。Agent开发这波浪潮始于2025年下半年，到2026年中，入场的窗口已经打开了大约8个月。按历史规律推算，最佳入场期可能只剩下12到18个月。现在不入，再过一年可能就像今天的大模型算法岗一样，门槛越来越高，竞争开始白热化。等到那时候再想进这行，可就很困难了。

入行困难但不是说不能入，agent开发岗位的蓝海会很长，但是更早入行更有优势，赚钱也更轻松。正如我上一篇文章所说，AI行业现在是一个巨大的泡沫。未来三年，大量停留在概念验证阶段的Agent项目将被取消，资本将从讲故事转向看收入。具备完整项目落地经验的开发者薪资溢价会很高，而仅掌握API调用的开发者求职获得面试机会都非常困难。

等泡沫退潮后，真正能帮企业解决问题的Agent开发者，才是市场真正需要的人。

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？

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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。

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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。