此时此刻，2026年的3月这个时间，llm驱动的agent这一新应用范式已经在coding领域深度扎根，被广泛认可，需要意识这种成功源于两个方面：一是底层llm能力迈过了“能用”的门槛，并且越来越“好用”，差不多一年前，Anthropic发布sonnet 3.7，那时候就已经是“可用”了，未来llm会成为像数据库、消息队列一样的常用组件，集成进各种系统里；二是coding场景天然适合agent应用，一切开发相关的上下文被装进了文件系统和ide，为agent应用做好了所有必备的信息集成，同时bash等命令行工具为agent提供了高效操作文件的能力。两者叠加，才有了vibecoding的繁荣。那么从vibecoding中可以得到什么启发呢，一方面是llm可以通过训练真正胜任下游任务，这条路被证明是通的，另一方面是以目前的agent范式应用llm能力，首先要对需要应用的场景做信息集成、能塞进llm的上下文，然后是要给llm构建足够强大、高效的动作空间，使其操作环境里的数据完成任务。上面说的两个方面，其实就是需求激增的两种“AI工作”的方向，一个是做垂类的算法岗，一个是开发或者说应用岗。算法岗需要“卷”的，是深刻理解模型在具体场景下的工作范式，构建可靠的评测集测试现有模型的能力边界和缺陷，掌握针对性提升能力的数据构建，探索最高效的模型训练方法，让通用基座模型深度适配垂类场景，在现在这种早期阶段，算法岗也不乏需要参与新工作范式的设计和落地，说白了就是承担一部分开发相关的工作。开发岗需要“卷”的，是对业务本身的革新思考，目前的软件生态是移动互联网时代发展来的，与用户的交互逻辑是严谨、固定流程的，而ai灵活的处理能力，赋予了软件设计极大的想象空间，正因为过于灵活，agent等新应用范式的规范设计就显得更加重要，现在可以是agent，以后也可以是别的什么，总的来说，是要梳理客观上能表征业务场景全部信息的数据，集成到一个环境中，这个环境里面还需要开发对数据的所有操作指令，然后给llm通过提示词来说明如何在这个环境中工作，这个过程需要反复的试错，还要测试模型能力的上限和缺陷，给算法提需求。分析了这些之后，考虑作为一个校招生，想要进入一家公司做这样的工作，需要“卷”什么呢？可以看出业务侧垂类算法的核心已经不触碰底层模型架构了，更多依赖数据驱动，以及高效的后训练，和推理优化，所以这里要卷什么，没必要再赘述，agent时代之前算法也是做这些，无非是面向的场景数据变了。对于应用岗，初学AI很容易被一些看似“先进”的概念吸引，以为找AI工作就是去记什么是react，什么是mcp，什么是skill，什么是上下文管理，但通过上面的分析我们知道，这些只是“实现信息集成、实现数据操作”的具体方法，现在处于行业爆发早期，很有可能不久就被更好的设计迭代掉了，如果只把精力投在这上面，一方面这些东西从技术层面都是很简单的处理，没什么深度，一堆造词造概念，谁都能轻松掌握；另一方面，没有真正探索llm强大、灵活的能力，只是复现别人总结的使用方法。一定要摒弃移动互联网时代Java后端那种“找个集成所有技术栈的项目全手写一遍”的想法，之前这样有用，是传统互联网开发的模式导致的，只要成为一个好用的螺丝钉就行了，在哪都是写那套东西，用那套技术栈。但AI时代不一样，尤其现在是早期，AI带来的技术栈增量非常小，因此除了传统开发方向的技术栈之外，应该卷的是基于AI灵活的能力，找到新的应用场景、交互模式，并针对场景设计开发应用AI的方法，这里完全可以天马行空，不会有什么这里要用redis这里要用mysql这里要用mq的技术包袱，大胆去尝试，做出不一样的东西，有想法才是AI时代的破局之道。

双一流非92学校，大数据专业。现在还在学Java，目前还没弄出来项目，想找Java后端实习，是不是来不及了？😭该直接转战考研吗？😭

1.项目真实性与“含 AI 量” (最坑的一道题)面试官： “你简历里的这几个项目，哪些是完全靠 AI 生成的？哪些是你自己写的？AI 帮你解决了什么具体问题？”面试核心： 考察你对项目的控制力。如果你说“全是 AI 写的”，面试官会认为你缺乏解决复杂工程问题的能力。高分策略： 诚实交代 AI 的参与度（比如：AI 辅助生成了 70% 的样板代码、Mock 数据或单元测试），但核心的架构设计、数据库状态机切换、分布式锁的竞争边界处理必须强调是你的思考。2. AI 代码的“排毒”能力面试官： “如果 AI 给你的业务逻辑代码（比如一个复杂的 SQL 优化建议）看起来能跑，但潜伏着死锁风险，你通过什么手段识别出来？”面试核心： 考察后端基本功。AI 会写代码，但它不一定懂你的线上数据库隔离级别。考核点： 慢查询分析、事务传播机制、索引失效场景的预判。3. AI 驱动的自动化测试面试官： “你会如何利用 AI 来提升单元测试的覆盖率？你是怎么设计 Prompt（或 Skill 规范）来确保生成的测试用例覆盖了所有的边界条件（Edge Cases）？”面试核心： 考查工程素养。进阶： 谈谈你如何定义一套 Markdown 格式的 Agent Skill，让 AI 能够针对 Git Diff 自动生成高质量的 Test Case。4. 生产环境中的 AI 风险控制面试官： “如果我们在后端引入大模型做自动化审核，模型‘幻觉’（Hallucination）导致误删了用户数据，你在系统架构上会设计什么样的‘熔断’或‘人工回滚’机制？”面试核心： 容错设计。后端的核心任务永远是确定性，而 AI 是概率性的，如何用确定性的架构去包裹概率性的输出。5. AI 时代的“防御性编程”面试官： “在接入 GitHub Copilot 或 Cursor 开发时，你是否遇到过 AI 生成的代码逻辑在并发场景下失效（比如忽略了单例模式的线程安全）？你是如何发现并修复这些‘高智商垃圾’代码的？”考察点： 考察你是否具备代码审计能力，而非盲目信任 AI。------------------------------🚀 写在最后：加入我们，定义未来的后端我们正在寻找那些对底层技术有敬畏心，对前沿工具更有好奇心的同学。我们需要你：扎实的后端功底（Java/Go/C++ 任一）。对系统架构有热情，理解分布式一致性和容错处理。能熟练使用 AI 工具，并对如何提升 AI 产出质量有自己的见解。🔗 快速通道（HR 每日清筛）别让你的才华埋没在简历池里，点击下方链接直接触达核心技术团队：【PDD实习生招聘】🔗 内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern?t=IU9k50iFrF🎫 内推码：IU9k50iFrF⭐ 为什么说PDD暑期实习“性价比很高”① 实习满2个月即可申请转正相比很多公司需要 3-6个月实习，PDD暑期实习满2个月即可发起转正流程。② 实习转正薪资通常高于校招入职通过 实习转正入职的薪资一般更有优势。③ 免费三餐 + 高薪实习公司提供 免费三餐 + 有竞争力的实习薪资。(有任何问题欢迎找我私聊沟通，帮看面试进度)通过这个链接投递会进入内推池，简历会优先筛选。祝大家都能拿满意的 Offer，我们在 AI 时代的后端浪潮里见！

将来互联网大厂会不会发展成就是ai大模型 agent等相关工作占主要部分工资较高，前后端开发会被砍掉很多压榨工资低，这几年以及未来几年的研究生，他们的研究方向都是人工智能感觉，最后都涌入人工智能开发，最近字节也有好多关于agent开发的岗位，所以现在是走后端开发还是进军ai