AI Agent要怎么上手?

目前大三,计算机专业,以后想做ai开发
毫无python后端经验,曾经用java springboot做过小项目,对于中间件也是停留在知道的层面
现在跟着导师做大模型的科研
打算给自己半年,需要怎么学?要从传统后端学起吗 #掌握什么AI技能,会为你的求职大大加分#
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中间件会用就行
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发布于 03-25 21:18 四川
27届拼多多实习机会或看我主页 https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern?t=4OmKPVeX9a
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发布于 03-20 14:44 上海
直接去langgraph和langchain的官网读一下文档。
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发布于 03-19 21:06 湖南
中间件都差不多的
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发布于 03-13 20:39 湖北
直接去langgraph和langchain的官网读一下文档。之后和llm聊一些agent的概念。之后和llm做个项目,在项目里边理解一些比较新的概念。之后就找实习和工作了。当然,最好读一下最新的agent的文献,了解一些概念。这对你的项目设计和面试都有帮助。
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发布于 03-12 02:48 河北
中间件都是差不多的
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发布于 03-11 15:54 安徽
无非是Django fastapi flask那些
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发布于 03-11 15:53 安徽
Python后端感觉需求也不是很多
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发布于 03-11 15:52 安徽
蹲科研转开发
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发布于 03-04 11:38 北京
最起码的工程设计的能力是要有的
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发布于 02-28 14:27 北京
同大三!我也在纠结要不要补后端
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发布于 02-27 17:35 上海
半年时间足够了
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发布于 02-27 17:35 湖北
半年时间挺紧的,建议专注Python+PyTorch,SpringBoot先放一放
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发布于 02-27 17:35 上海

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过去这一年,我对Vibe Coding的理解发生了明显转变——不再是“让一个AI帮我写代码”,而是像管理一个小型研发团队一样,管理一组AI。最近,我就用这套流程,将LLM-TradeBot在不到一周的时间里,从0搭建到了可运行版本。下面,我把目前稳定在用的一整套流程记录下来,供大家参考。1. 先选对“主力AI员工”如果只记住一条经验,那就是:选对模型,能极大减少返工、修BUG、推倒重来的隐形成本。在能力允许的情况下,尽量选择当下综合能力最强、上下文稳定的模型,而不是“能用就行”。在我的流程里,目前的AI分工如下:- Claude Code:核心开发主力,负责规划与编码;- Codex:负责代码Review与风险检查;- OpenCode:负责高频小改动与自动执行。IDE层面,我依然把Claude Code作为主战场,它非常适合长时间、高强度的Vibe Coding。2. 架构师 + 程序员的“双层AI架构”这是我认为最关键的一步。不要让一个AI既当产品经理,又当架构师,还当底层码农,这样几乎一定会导致:前期很爽、后期失控、最终形成“屎山”。我的做法是明确AI的角色分工,分为AI架构师和AI程序员两层。AI架构师(大脑)我会选择一个擅长系统思考和产品设计的模型,让它只专注做四件事,不涉及具体编码:1. 构思整个系统的目标和边界;2. 拆分开发阶段和模块;3. 为每一步生成「给AI IDE用的Prompt」;4. 验收阶段性成果,并给出下一步指令。这里有一个重要原则:不要让AI架构师陷入实现细节。上下文越干净,它的判断越稳定。AI程序员:专心干活,不做决策真正负责写代码的是AI程序员,流程非常简单:- 把AI架构师给出的Prompt,原样丢给AI程序员(我选用Claude Code);- 监督它完成具体工作,包括编码、读文档、跑测试、修BUG。测试结果、异常情况、设计偏差,我会原封不动反馈给AI架构师,由它判断是继续推进,还是调整方向。这样做能明显感觉到:系统是“被管理着往前走”的,而不是失控地生长。3. Code Review 必须独立出来这是我最近新增、但非常重要的一步。当代码规模开始变大时,我会把代码丢给Codex,让它只专注做两件事,不参与设计、不写新功能:- 逻辑Review;- 风险检查(包括边界、异常、潜在Bug)。它的核心作用就是判断“这里有没有坑”,这一层能挡掉非常多未来才会暴露的问题。4. 不要害怕推倒重来这是Vibe Coding里最反直觉、但也最重要的一点。去年12月,我尝试开发一个MEME Auto LP系统,随着代码越来越多,逻辑越来越绕,明知道方向不对,却舍不得重写,最终导致:越修越乱、越改越偏,最后完全背离初衷。最终我选择:新建文件夹,全部重来。换了流程、换了模型组合,用现在这套多Agent方式,开发反而异常顺利。很多时候,与其花时间修补“屎山”,不如让更智能的AI,重新写一座干净的“山”。5. 测试、验收、提交:用Git控制AI最后一点,非常务实:一定要用Git。我目前的配置是GitHub私有仓库+GitHub Desktop/自动生成Commit Message,每完成一个阶段,就按照“测试→确认无误→提交”的步骤操作。这样做,你永远拥有三种权利:回滚、覆盖、推翻重来,这也是控制AI不乱写、不乱删、不乱来的最有效手段。最后如果只是开发一个很简单的小工具,其实任何AI IDE都能直接搞定。但只要项目稍微复杂一点,Vibe Coding的核心就不再是“写代码”,而是“设计一套能持续推进的AI协作流程”。对我来说,现在这套流程,已经足够稳定地支撑中大型项目开发。以上,记录在此。
你都用vibe codi...
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