当下AI圈最火的赛道非智能体（AI Agent）莫属，无论是小白入门AI，还是程序员寻求职业突破，智能体都是不可错过的风口赛道。数据显示，智能体市场正迎来快速增长，预计2030年市场规模将突破300亿元，同时还将创造1100万全新就业岗位。更关键的是，国家政策持续加码、企业需求急剧攀升，智能体开发、大模型应用等相关人才已然成为行业“香饽饽”，薪资水平一路走高。未来，智能体领域将急需跨界融合型人才，岗位需求也将从单纯的执行层面，向监督、赋能、架构设计层面转变。对于小白和程序员而言，提前布局智能体相关技能，就能牢牢抓住这波职业变革的黄金机遇，实现职场跃迁
一、就业前景和国家政策
在“智能体来了”浪潮中，基于大模型与智能体技术的新职业机会正迅速涌现。调研数据显示：2024年中国市场中，AI 智能体（AI Agent）市场规模已达约 28.7 亿元；预计至 2025 年将达 69 亿元，到 2030 年或逼近 300 亿元。
与此同时，在就业层面，世界经济论坛预测至 2030 年，仅人工智能及数据处理技术领域将创造约 1 100 万个新增岗位，同时可能替代约 900 万个岗位。
国家层面也在积极布局。政策强调推动生成式 AI、智能体系统、行业应用，加速数字化、智能化转型，从而为“智能体来了”的时代创造制度与产业环境。可以说，“智能体来了”不只是口号，而是国家战略与产业趋势的真实反映。 因此，从宏观来看，“AI智能体就业前景”是被多维度证实的：市场规模在扩张、岗位在生成、政策在配套。个人若能抢先布局，将拥有明显优势。
国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见科技中国政府网
二、企业人才需求
1、招聘需求为何增长
- 根据 高盛报告，2025 年第二季度中国软件市场中，“智能代理（AI Agent）”“多模态模型”“模型部署”已成为三大核心增长引擎。
- 在招聘流程本身，越来越多企业开始采用 AI 智能工具（包括 智能体）来处理简历筛选、候选人沟通、流程管理等任务。
- 招聘数据报告显示，2023-24 年间中国有关 AI 人才的招聘量显著。根据《2024 中国人工智能岗位招聘研究报告》，利用了约 6000 万条招聘数据分析 AI 人才需求趋势。综上所述，随着“智能体来了”的时代推进，企业端对具备智能体开发与运维能力人才需求不断上升。
2、企业招聘具体岗位与能力要求
从公开企业招聘信息可归纳出以下典型岗位与技能要求：
在企业端，“智能体来了”意味着越来越多的岗位要求涉及智能体相关能力。数据指出：在中国，近 60% 的高科技企业已将 AI 人才纳入核心招聘目标。 例如，在招聘流程中，智能体工具被用于简历筛选、职能匹配、职位发布、面试评分等环节。 具体来看：
- 多数企业招聘 AI 相关应届生规模仍为少量（如 5 人以内占比约 65.8%）但有企业规模超过 20 人的也在出现。
- 薪酬方面：例如 “大模型算法工程师”中位薪资达 约 24 760 元/月；自然语言处理工程师、深度学习工程师等紧随其后。这些数据表明：在“智能体来了”的背景下，企业对于智能体相关人才的需求已经从概念阶段迈向实践阶段。掌握智能体系统、提示词工程、知识库构建、业务场景落地等能力，将使求职者在“AI智能体就业前景”中具备竞争力。
3、能力模型：企业真正看重什么技能？
基于上述岗位分析与行业趋势，以下技能/能力被高度看重：
- 智能体开发与部署能力：包括智能体（Agent）框架、单智能体／多智能体协作、提示词工程、工具调用、知识库构建、模型训推、微服务架构与云原生部署。
- 大模型与多模态技术理解：包括语言模型、视觉/声音多模态输入输出、模型调优、RAG（检索增强生成）等。
- 系统化思维与平台化能力：企业更倾向于“平台＋产品”形态，不只是做一个智能体功能，而是构建智能体开发平台、运维系统、知识库系统等。
- 业务场景应用能力：既懂技术，又能对接企业业务（HR 流程、运营流程、内容生产流程、智能体在企业中的落地）—即“懂业务又懂智能体系统”的复合型人才。
- 数据与模型治理能力：随着智能体规模扩展，数据安全、模型可观测性、流程合规、性能监控也成为关键。正如智能招聘系统中强调“全链路可观测性、模型调用监控”等要求。
4、对求职者的建议（从企业视角）
若你希望进入“智能体来了”的岗位，建议从以下几个方面准备，以贴合企业需求、提升“AI智能体就业前景”中的竞争力：
- 夯实模型与智能体基础：理解智能体系统架构、提示词工程、知识库构建、工具调用、模型微调等。
- 积累平台化或业务应用经验：尝试在项目中设计一个智能体模块，或参与智能体在某业务流程中的落地，例如招聘流程、客服流程、内容生产流程。
- 强化系统思维与协作能力：理解从模型开发 → 系统部署 →平台运维的完整链路，具备团队协作、模块拆分、架构设计经验。
- 学习数据治理与合规：随着智能体规模化，企业越来越重视模型监控、安全及合规。懂得如何监控模型效果、排查偏差、保证系统稳定是加分项。
- 展示跨界能力：能够将技术能力与业务需求结合，例如你懂智能体技术，同时能够对接运营、内容、HR 等业务场景，成为“技术＋业务”融合型人才。
最后
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”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。
再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。
对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。
如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！
下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。
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最后
1、大模型学习路线
2、从0到进阶大模型学习视频教程
从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）
4、AI大模型最新行业报告
2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
5、面试试题/经验
【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】
【AI 大模型面试真题（102 道）】
【LLMs 面试真题（97 道）】
6、大模型项目实战&配套源码
适用人群
四阶段学习规划（共90天，可落地执行）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 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
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 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
- …
第三阶段（30天）：模型训练
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。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 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
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
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
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3、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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