Agent 开发是不是伪命题？
如果你也是一名程序员，相信已经发现最近出现的一种现象。
越来越多的招聘开始出现「Agent 开发工程师」「AI Agent 工程师」「智能体开发」等岗位，围绕 Agent 的框架、教程和课程也层出不穷。
而且还能明显感觉到一个变化。
前两年，只要涉及大模型、智能体开发，很多岗位最低要求都是研究生；现在越来越多岗位开始接受本科背景，因为越来越多的智能体项目已经进入落地阶段，企业真正需要的是能够把项目做出来、把业务跑起来的工程师。
于是很多程序员都会有一个疑问：
Agent 开发到底是不是一个值得深挖的方向？
还是会像曾经的 Prompt Engineer 一样，只是一个阶段性的热点？
我的观点
我的观点很简单。
至少在目前，Agent 开发不是一个独立的工种，而是一套全新的技能栈。
原因也很简单，它仍然没有脱离软件工程的框架。
一个完整的 Agent 项目，依然需要数据库、缓存、API、权限管理、日志、CI/CD、系统架构……
AI 只是让程序员在原有能力之外，又增加了 Prompt、Tool Calling、上下文管理、Workflow 等新的能力。
看看这几年的招聘变化
如果观察近几年的招聘趋势，大概可以看到这样一个变化：
2023：AI 开发工程师 ↓2025：智能体工程师 ↓未来：软件工程师（默认具备 AI / Agent 开发能力）我反而觉得，再过几年，「Agent 开发工程师」这个岗位名称可能会慢慢淡化。
软件工程的发展一直都是能力不断叠加的过程。
今天的后端工程师，不仅需要理解数据库、分布式系统，也越来越需要掌握 Docker、CI/CD、云服务等能力。
Agent 开发很可能也会经历同样的过程，最终融入软件工程，成为程序员默认应该掌握的一项能力。
甚至这两年的软考高级（架构师）考试，也已经开始涉及智能体、大模型相关内容，这其实已经说明 AI 正在逐渐进入软件工程体系。
怎样的 Agent 才真正有价值？
还有一个问题，我觉得比「要不要学 Agent」更重要。
什么样的 Agent 值得开发？
或者换个问法：
它不会被 Claude Code、Codex 这样的通用智能体取代吗？
诚然，Claude Code、Codex 这样的通用 Agent 一定会越来越强。
未来，它们能够覆盖越来越多开发、办公、创作甚至自动化场景。
其实这种趋势，在 AI 出现之前就已经存在。
想想美团、淘宝这样的超级 App，它们一直在不断扩展自己的能力边界，希望成为一个「万能入口」。
AI 只是把这种趋势进一步放大了。
软件开发的价值，其实一直没有变
虽然 AI 在变化，但我认为软件开发真正的价值一直集中在三个方面。
① 系统集成（System Integration）
企业的数据分散在 ERP、CRM、OA、MES 等各种系统中，需要有人把它们连接起来。
② 私有知识（Private Knowledge）
企业自己的知识库、业务规则、行业经验，不会存在于通用大模型中。
③ 定制工作流（Custom Workflow）
每一家公司的审批流程、业务流程、协作方式都不同，这些流程决定了软件真正的价值。
如果一个 Agent：
- • ❌ 没有系统集成
- • ❌ 没有私有知识
- • ❌ 没有定制工作流
那么确实值得问一句：
为什么不用 Claude Code？
甚至很多时候，下载一个现成的 Skill，或者配置几个 MCP，就已经能够完成同样的事情。
我判断一个 Agent 项目有没有价值的方法
这也是我自己判断一个 Agent 项目有没有价值最简单的方法。
如果把 AI 换成 Claude Code，用户依然能够完成同样的事情，那么这个项目大概率没有存在的必要。
真正值得开发的 Agent，一定是在通用大模型的基础上：
- • 连接企业系统
- • 融合私有知识
- • 重构业务工作流
只有这样，AI 才真正成为业务能力，而不仅仅是一个聊天机器人。
最后
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- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
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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
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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
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- 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
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- 实验数据集的构建
- …
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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。
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热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
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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。
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