双非本，unity还有希望吗

这是我的agent系列文章的第5篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记（后端与agent2手抓学习专栏一、巴别塔困境：为什么大模型看不懂人话？要理解 Token，首先得明白大模型到底是个什么东西。尽管现在的 AI 能写诗、 coding、做数学题，表现得像个人类，但它的“大脑”本质上是一个巨大的数学函数。它只认识数字（向量），完全不认识文字、图片或声音。如果你直接把一段中文或英文文本扔给大模型，对它来说，这就像是一堆毫无...

答案很明确：能驾驭 AI、而非被 AI 替代的岗位，才会活得越来越滋润。在互联网赛道里，那些靠重复执行、模板化操作的岗位正在被挤压，但需要深度思考、业务洞察、工程落地能力的岗位，反而会在 AI 加持下价值倍增。大模型应用 / Agent 开发工程师这是当前互联网行业需求最旺盛的岗位之一。核心工作不是训练大模型，而是基于 LangChain、FastGPT 等框架，把大模型能力落地到具体业务场景 —— 比如搭建电商智能客服、企业内部知识库问答、代码生成助手。需要掌握 Python、向量数据库（Milvus/Chroma）、API 封装、工程化部署能力，后端开发者转型有天然优势。AI 能生成基础代码，但如何把大模型和业务系统（比如电商订单系统、CRM 系统）打通，如何解决幻觉问题、保障服务稳定性，这些都需要人来把控。AI 工程化 / 基础设施工程师大模型的推理、部署、优化离不开底层基建。这类岗位负责搭建大模型训练 / 推理平台，优化 GPU 资源利用率，解决模型部署的延迟、成本问题，比如用 vLLM、TensorRT-LLM 加速推理，用 K8s 管理集群资源。需要熟悉云计算、容器化、分布式系统，懂深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的底层逻辑。AI 能做算法优化，但大规模、高可用的 AI 基础设施搭建，必须靠人来完成。资深架构师（后端 / AI 方向）架构师的核心价值是 “做决策”—— 面对复杂业务场景，判断该用哪种技术方案，如何平衡性能、成本、稳定性。比如设计一个支持百万级并发的 AI 对话系统，需要架构师决定用什么中间件、如何做负载均衡、如何设计缓存策略。AI 能提供方案参考，但最终的架构选型、风险评估、技术兜底，只能靠人的经验和全局视野。说到底，AI 时代的互联网职场，淘汰的是 “只会做重复工作的人”，奖励的是 “会用 AI 放大自己能力的人”。与其焦虑被替代，不如主动拥抱 AI，把它变成自己的 “职场加速器”。

很多同学跟我说，AI 出来之后感觉面试变难了，岗位也少了。这种焦虑我理解，但说句实话，好和坏是共存的——关键看你能不能用好 AI，把它变成自己的杠杆。接下来我从几个方面聊聊，校招生在实习和春秋招的时候，怎么借助 AI 在面试中展现出不一样的一面。氛围编程说到 Vibe Coding，对应届生来说真是一个巨大的红利窗口。能展开的太多了，这里先说三个最实用的场景。1. 代码优化大家学习开源项目的时候，一定要带着审视的眼光去看，而不是照着敲一遍就完事了。现在你完全可以把一段代码丢给 AI（比如 Codex、Claude Code），问它：这个功能实现有没有什么不足？请结合实际案例说明。AI 分析出来...

... 去年暑假也就是我大一下的暑假开始学前端 前后端中选了前端 到现在半年多了 前端成这行情了 该何去何从 程序员该何去何从