别再卷CRUD了！2026年，用AI Agent和RAG实现薪资翻倍 | 极客时间

今年，AI 技术栈的迭代速度，已经超过了大多数程序员的学习速度。

当你的同事还在讨论如何写 Prompt 时，DeepSeek R1、Gemini 3 等新一代推理模型，已经重新定义了人机交互的边界。当你的团队还在为 RAG 的准确率头疼时，LangGraph 的智能体编排和企业级 LLMOps，已成为大厂生产环境的标准配置。

打开招聘软件看看，30K 以上的高薪岗位，有多少还只是纯粹的后端开发？AI Copilot 已经能帮你写大部分基础代码了，你的核心竞争力还剩多少？

我们正处在一个尴尬的节点：不拥抱 AI，就会被后浪淘汰；想拥抱 AI，又不知从何学起。你是不是也有这样的困惑？

• 想转型 AI，但感觉门槛太高？

• 自学了一堆 Prompt 技巧，却只会“玩具代码”？

• 知道 RAG 和 Agent 是未来，但不知如何落地？

难道普通程序员就没机会了吗？

当然不是！

企业需要的不是研究员，而是能将 AI 技术落地到业务场景的“AI 应用工程师”，这正是我们后端、架构师的优势所在！我们懂业务、懂架构、懂工程，缺的只是一个系统学习 AI 应用开发的领路人。

今天我强烈推荐这个《AI 大模型零基础快速入门》体验课，谷歌开发者专家彭靖田老师亲授，带你从 0 到 1，入门 AI 大模型。