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说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...

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AI编码正从辅助工具演变为全栈代理，2026年将是关键转折。基于IBM、O'Reilly和WEF报告，这里盘点前沿趋势，帮助开发者跟上步伐。- 代理式开发（Agentic Coding）：AI不再只补代码，而是自主完成任务。如GitHub Copilot的Agent Mode，能处理PR、测试和部署。趋势：多代理系统（MAS）兴起，AI间协作，完成复杂工作。预测：企业80%工程师需重训。- 边缘AI与硬件优化：从云端转向设备端，Rust/Zig等安全语言流行。IBM：GPU外，ASIC芯片和量子优化器将主导。实用：边缘AI减少延迟，适合机器人和IoT编码。- Vibe Coding与上下文工程...