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个人简介

我是广州人，软件工程专业，是临近毕业的大四学生，正在找AI应用开发相关的工作。

为什么走上AI应用开发这条路？

其实大一一开始我的职业方向是做前端开发，后来发现在AI Coding的不断迭代中，前端开发的门槛不断降低，而且岗位也在缩招，随之而来的就是越来越激烈的竞争。

后来因为大三找前端实习屡屡失败，我自己反思，单纯做前端开发可能对于我自己的职业生涯来说并不是最好的路。于是，我把目光看向了最新的招聘热潮——AI应用开发。我选择了AI智能客服系统作为我的毕业设计，这不仅让我施展软件工程专业的软件开发能力，还让我有了持续学习AI领域新技术的动力。

由这个毕业设计学到的AI技能，我还做了很多AI小而美的应用落地，这让我投简历时不再是石沉大海，很多公司都向我投来橄榄枝，让我更有信心在AI应用开发这条路上步步生花。

最骄傲的AI项目是什么？

虽然AI智能客服系统这个毕业设计项目是我的一次AI应用完整落地，但是随着时代浪潮，这种项目注定会变成“烂大街”项目，因为我在很多卖课的博主都是拿智能客服项目作为卖点的。

所以我觉得最骄傲的AI项目还是激光秀设计工具。这个项目不仅是从0到1搭建的，而且最具创新、最能直接体现AI提高生产力的作用。

可以参考下面这个预览视频，这是激光秀前期的舞台布光工作，如果没有引入AI，我们需要一个一个光源手动计算位置和其他参数初始化，但现在引入了AI，我们只需输入一句话，AI便自动帮我们拆解任务，并下达给其他Agent干活，几分钟就能完成原本可能需要半小时才能搞定的一个简单阵列布光工作。

AI应用开发的学习路线？

题外话，对于我们26届计算机专业，很多大学的培养方案在如今AI快速迭代下是严重滞后的，这导致我们不得不自学AI相关技术。

最早刚接手我的毕业设计时，我是看Transformer、GPT、BERT，预训练语言模型的前世今生初步系统了解大模型上游技术的发展历程和技术，接着我开始着手开发AI智能客服系统：

1. 学习了BERT模型微调（数据集准备、训练脚本编写、调参等）完成了意图识别功能
2. 学习了RAG框架（数据处理、向量化、检索生成等）完成了知识库检索功能
3. 学习了LLM集成/部署（模型适配层、量化等）完成了大语言模型接入功能
4. 觉得单纯意图识别+RAG不够好，学习了Agentic RAG（AI Aegnt、LangChain、ReAct等）完成了智能体化智能客服功能
   ...

至此我有了一次AI应用的成功项目实践。

但我在AI应用开发的探索不局限于此，我还通过Vibe Coding的方式，边系统学习AI应用开发的技术，边主动编写代码尝试（下图就是我博客园记录的学习记录）。
由此衍生出了一系列小型AI应用，如激光秀设计工具（采用了Multi Agent、Code Sandbox等）、AI图像管理工具（采用了多模态大模型集成等）。

你怎么看你的职业未来？

我的职业未来观，其实经历了一个从确定到迷茫再到重塑的过程。

大一入行前端时，我以为未来是一条清晰的直线。但AI的爆发式迭代，让我深刻体会到技术浪潮的冲击——传统开发岗竞争白热化，而新兴的AI应用开发岗又需要系统性的知识重构，这曾让我陷入进退两难的焦虑。大三找实习屡屡碰壁时，我意识到：与其被动等待市场回暖，不如主动拥抱变化。于是我把毕业设计锚定在AI应用开发方向，从零系统自学了相关技术栈，还落地了几个AI强相关的项目。这段经历让我明白，技术人的核心竞争力，从来不是固守某一类岗位，而是快速适应技术变革、在不确定性中找到新机会的能力。

现在再看职业未来，我不再执着于前端或AI的标签，而是更关注用技术解决实际问题的本质。AI不是取代开发者的工具，而是放大创造力的杠杆——未来我希望成为既懂传统开发逻辑、又能驾驭AI能力的复合型技术人，在技术与场景的结合点上，持续创造价值。