收藏！AI Agent开发薪资爆发，后来者超车的黄金机会！
春招正火热推进中，不少程序员和编程小白都将大模型、AI Agent、RAG等方向视为求职加分项，渴望系统学习却常陷入“不知从何入手”“不清楚企业核心需求”的困境。结合往期学员求职上岸案例、企业面试考察重点及个人实战经验，小编整理了一份可直接落地的大模型应用开发一个月集中学习计划，帮大家精准踩中技术要点，高效备战春招，抓住薪资爆发期的超车机会。
一个月聚焦核心、拒绝内耗，手把手带你吃透大模型应用开发关键技能，从入门到具备项目实操能力：
第一周：筑牢基础——搞定大模型本地部署与调用
部署是大模型应用开发的入门必修课，也是企业面试高频考察的基础能力，本周重点实现“从0到1跑通模型”，建立技术体感。
- 核心任务：主攻vLLM推理框架与Qwen2.5-7B模型的本地部署，完成界面化可视化调用（可搭配Gradio/FastAPI搭建简易前端），同时实现标准化API接口开发，满足后续项目调用需求。
- 拓展提升：有余力的同学可尝试sgLang框架的运行与调试，练习INT4/INT8模型量化部署，降低硬件资源消耗；初步了解Ray框架下的分布式推理逻辑，为大规模模型应用打基础（适合想冲刺中高端岗位的同学）。
第二周：实战突破——精通大模型微调全流程
微调是让大模型适配特定场景的核心技术，掌握全流程实操能大幅提升简历竞争力，本周重点落地“跑通流程+理解原理”。
- 核心任务：基于LLamafactory工具包，完整跑通预训练（PT）、有监督微调（SFT）全流程，熟悉数据集预处理、参数配置、训练监控等关键步骤，能独立排查训练中的常见报错（如显存不足、训练不收敛）。
- 进阶实操：有多卡设备条件的同学，可尝试基于DeepSpeed框架实现多机多卡训练，记录不同配置下的显存占用、训练速度数据，形成实操笔记（面试时可作为亮点展示）；入门强化学习微调，运行GRPO算法的Colab Demo，理解“奖励机制-模型迭代”的核心逻辑。
第三周：项目攻坚——落地RAG技术栈实战
RAG（检索增强生成）是当前大模型应用最广泛的技术之一，企业对具备RAG项目经验的开发者需求旺盛，本周从入门到项目级逐步突破。
- 学习路径：按“入门→进阶→实战”阶梯推进，先通过LangChain-Chatchat搭建简易RAG系统（掌握检索、生成联动逻辑），再进阶到QAnything项目级开发（理解工业级RAG的架构设计），最终拆解Congnita的模块化设计思路（学习可复用、可扩展的开发范式）。
- 核心掌握：重点攻克复杂文档解析（PDF/Word/表格等多格式处理）、文本分块策略（语义分块vs固定长度分块，适配不同场景）、RAG查询优化（重排序、prompt优化）及效果评估方法（BLEU、ROUGE指标+人工评估），形成可展示的RAG项目案例。
第四周：综合应用——AI Agent开发与平台工具集成
AI Agent是大模型技术的高阶应用方向，也是薪资天花板领域，本周聚焦“任务规划+工具调用”，实现端到端Agent开发。
- 核心任务：基于LangGraph框架搭建Agent工作流（Workflow），参考OpenManus、LangManus、owL等优质开源项目的设计思路，实现多步骤任务拆解与执行；熟练使用Dify、Autogen、LangChain等主流Agent开发平台，掌握平台核心功能与二次开发技巧。
- 能力突破：重点理解并实现任务规划（目标拆解、优先级排序）、工具调用（API适配、异常处理）、多步推理（上下文管理、逻辑修正）三大核心模块；了解ADK（Agent开发工具包）与MCP（模型控制协议）的工具集成方法，提升Agent系统的兼容性与稳定性。
重要提醒：大模型技术学习切忌“纸上谈兵”，每一步都要亲手敲代码、跑流程、排Bug。面试中，企业更看重“实际项目经验”和“问题解决能力”，而非单纯的理论记忆。建议大家每完成一个阶段的学习，就整理成技术博客或GitHub项目（标注关键难点与解决方案），既是对知识的复盘，也是求职时的核心背书。
大模型与AI Agent领域正处于高速发展期，薪资水平持续攀升，对新手和转行程序员而言，这是难得的“后来者居上”的机会。技术学习没有捷径，但找对方法能少走很多弯路，跟着这份计划一步步落地实操，一个月后你会发现，曾经看似复杂的技术，都能拆解为可掌握的知识点。赶紧收藏起来动起来，用实战能力抓住春招黄金期，解锁高薪Offer！
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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】
为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、AI大模型最新行业报告
2025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。
4、大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
适用人群
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
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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