很多友友在问主包是如何转的，主包就浅谈一下自己的经验吧，就当抛砖引玉了，希望能给想要入局Agent方向的朋友一些参考。
主包本科是学的java那一套完整的技术栈，并且有过后端的实习经历，在上研究生之后呢，也是恶补了机器学习，transformer相关的知识，本打算往算法岗靠，但是后面发现这条路太拥挤了🥤，遂转agent。
三月多开始准备，最开始学习了all-in-rag这个开源项目(虽然现在都说rag有点过时，但是个人感觉还是能学到不少东西),学习完这个项目后，正好当时实习的公司要做一个基于rag的agent项目，于是就有了主包的第一个agent项目。那段时间harness工程很火，我寻思也得学一学harness工程，而学习Harness最好的项目就是claude code，于是主包花了一周把
claude code源码详细学习了一下，真的收获很大(harness，上下文压缩，长短期记忆，沙箱隔离，多agent机制等等都能学到，如果你想转agent建议可以啃一下claude code源码），啃完claude code之后，主包就对agent有一些自己的理解了，然后又做了一个deep-research-agent，于是在四月多就开始投递面试之路。
个人感觉如果想转agent的话，还是需要有一些机器学习，transformer相关的基础（时间多的话，可以找一些机器学习，transformer的网课，吴恩达/李沐啥的都可以，不需要有多深，有个基础就可以了)。然后就是后端相关，面试过程中感觉后端知识真的蛮重要的，大多数面试官都会问后端相关的知识，在面九坤ai时，面试官的一段话让我印象深刻，原话分享给大家 “我理解现在校招生、实习生的学习链路和我们不一样，你现在看到的agent相关岗位的面试
官，绝大部分都是后端转来的，我也好，你后面可能遇到的其他面试官也好，都是先学后端，再学 agent 相关技能。但你们现在可能先学 agent 技能，再通过它了解后端知识，这也不能说不行，有些人愿意带你上手 agent 技能的项目，但是没有前后端工程经验，很多时候agent也做不好。”
其实主包算是做中学吧，一边学习一边做相关项目，动手做真的能帮你理解得更深。总结一下，如果想转agent得话，下面这些得好好把握
① 深度学习，transformer大模型相关基础知识
② 后端基础（ 感觉有前端基础应该也行？ ）
③ agent相关知识(啃claude code源码吧）
④ agent项目，一定要吃透，不然是给自己挖坑
⑤ 算法题至少hot100得掌握(虽然现在有淡化算法题得趋势)
面下来，感觉agent开发现在比起以前的后端开发面试很不一样，面试官除了会考察八股，算法题，项目，还会着重考察你的系统设计、产品思维、ai coding能力(也就是给一个需求，自己设计->开发->测试的闭环)，在ai的大趋势下，现在真的有全栈的趋势，没招了🥤，入了这行，只能不断学习，前路漫漫，与所有同行的小伙伴共勉！
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
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就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋
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学习路线:
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✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！
我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～
