正好上个月自己独立接了2个Agent商业项目从头到尾跟下来的挑其中一个分享一下项目不复杂——一家做建材的公司想搞一个销售话术助手。销售在拜访客户的时候输入客户的基本情况Agent自动生成推荐话术。听起来像是调个API就完事了其实从接需求到上线中间踩了不少坑。第一步理解需求翻译成技术方案客户一开始说的是我们想要一个AI销售助手。但你一个后端干了这么多年知道这句话后面藏着一万个细节。我问了几个问题销售是在现场用的还是回公司再查网络不好的时候怎么办生成的话术谁来把关、怎么更新聊完发现他们其实要的是现场输入客户信息、5秒内出话术、话术要能按产品线分类、管理员可以手动补充。我画了个简单的流程图给他确认销售输入信息 → Agent判断客户类型 → 检索对应产品话术库 → 大模型结合客户信息生成话术 → 返回结果。他看完说对对对就是这个。你以前写Java需求文档的经验一点没浪费只是接口设计变成了Agent流程设计。第二步搭架子不要想一步到位第一个版本特别垃圾。没有向量数据库把所有话术写成Markdown每次全部塞进Prompt。响应慢到7秒客户说太慢了销售等不了。没关系第一版就是用来验证流程的。客户确认了方向是对的我才开始优化。如果你也刚开始做Agent项目这一条很重要先用最简单的方式把流程跑通让客户看到东西再回来优化。后端做了这么多年这个道理你其实懂——先上线再迭代。第三步优化一个一个问题解决慢的问题——引入向量数据库话术存储改成ChromaDB检索生成的时间降到3秒。话术质量不稳定的问题——调整Prompt的分层结构先定义角色、再给约束条件、最后给示例把生成结果的格式从自由发挥限制成三段式产品卖点→客户痛点→话术建议。产品线更新问题——加了管理员上传文档的接口每天凌晨自动重新索引。这个是你做后端的肌肉记忆写个定时任务而已。两周时间项目跑顺了。销售开始用了之后又提了新需求——能不能上传客户录音能不能生成跟进报告客户愿意加钱。这个就是企业真正缺的人——不是你多懂大模型是你能把一个模糊需求从0到1做出来还能持续迭代。第四步上线之后才是开始跑了两周发现一个之前没想到的问题。有的销售输入的信息太少了就写客户男35岁Agent生成的也是废话。解决也不复杂——前端加了个引导“请填写客户行业、决策角色、主要痛点”不填不让提问。又是一个你做后端的老本行前端校验。我个人感觉后端转Agent最大的优势不是你会写代码是你干了这么多年知道一个项目从需求到上线到底会经历什么——客户说不清楚需求、第一版一定是垃圾、上线之后总有意外。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。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。扫码免费领取全部内容最后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…扫码免费领取全部内容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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 很多人问我：你转Agent开发之后，每天到底在干什么？
正好上个月自己独立接了2个Agent商业项目从头到尾跟下来的挑其中一个分享一下项目不复杂——一家做建材的公司想搞一个销售话术助手。销售在拜访客户的时候输入客户的基本情况Agent自动生成推荐话术。听起来像是调个API就完事了其实从接需求到上线中间踩了不少坑。第一步理解需求翻译成技术方案客户一开始说的是我们想要一个AI销售助手。但你一个后端干了这么多年知道这句话后面藏着一万个细节。我问了几个问题销售是在现场用的还是回公司再查网络不好的时候怎么办生成的话术谁来把关、怎么更新聊完发现他们其实要的是现场输入客户信息、5秒内出话术、话术要能按产品线分类、管理员可以手动补充。我画了个简单的流程图给他确认销售输入信息 → Agent判断客户类型 → 检索对应产品话术库 → 大模型结合客户信息生成话术 → 返回结果。他看完说对对对就是这个。你以前写Java需求文档的经验一点没浪费只是接口设计变成了Agent流程设计。第二步搭架子不要想一步到位第一个版本特别垃圾。没有向量数据库把所有话术写成Markdown每次全部塞进Prompt。响应慢到7秒客户说太慢了销售等不了。没关系第一版就是用来验证流程的。客户确认了方向是对的我才开始优化。如果你也刚开始做Agent项目这一条很重要先用最简单的方式把流程跑通让客户看到东西再回来优化。后端做了这么多年这个道理你其实懂——先上线再迭代。第三步优化一个一个问题解决慢的问题——引入向量数据库话术存储改成ChromaDB检索生成的时间降到3秒。话术质量不稳定的问题——调整Prompt的分层结构先定义角色、再给约束条件、最后给示例把生成结果的格式从自由发挥限制成三段式产品卖点→客户痛点→话术建议。产品线更新问题——加了管理员上传文档的接口每天凌晨自动重新索引。这个是你做后端的肌肉记忆写个定时任务而已。两周时间项目跑顺了。销售开始用了之后又提了新需求——能不能上传客户录音能不能生成跟进报告客户愿意加钱。这个就是企业真正缺的人——不是你多懂大模型是你能把一个模糊需求从0到1做出来还能持续迭代。第四步上线之后才是开始跑了两周发现一个之前没想到的问题。有的销售输入的信息太少了就写客户男35岁Agent生成的也是废话。解决也不复杂——前端加了个引导“请填写客户行业、决策角色、主要痛点”不填不让提问。又是一个你做后端的老本行前端校验。我个人感觉后端转Agent最大的优势不是你会写代码是你干了这么多年知道一个项目从需求到上线到底会经历什么——客户说不清楚需求、第一版一定是垃圾、上线之后总有意外。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。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。扫码免费领取全部内容最后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…扫码免费领取全部内容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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】