学习 AI Agent 开发陷入困境

[zhanshen1614]

技术更新太快了，AI 智能体开发的招聘要求多到数不过来，除了 langchain 、langgraph 和 RAG 、prompt 以外还有各种各样的组件，还有 RPA 等等，几乎是全家桶，看到那么多感觉人都要麻了。

上个月面试传统后端开发着实把我吓坏了。之前为了转 Go 搞了个试验项目弄到事件驱动架构，目标企业都没弄过但面试官还是说“AI 就能做，这没什么”，实际上开发过程中经常面对无资料，AI 改半天还搞不来，最后手动修改多处框架代码才搞定，这种 AI 万能论遇到过 5 次。

目前我是用项目迭代驱动学习，AI Agent 的个人项目虽然是按生产要求做的，包括 CI/CD 和各种工程化基础设施都有，但要是拿出去又被说“AI 也能做”那就真的要崩溃了。

[konakona]

AI 确实能做，但即便是中小型项目 AI 也会频频走岔。
发出的 prompt 极为重要，一旦甄别到 AI 犯错就要立刻干预节省时间和 tokens 。
也只有象牙塔过来的开发人员才知道项目最佳的设计模式，风险预估和边界情况的探知，设立这些信息辅助 AI 进行开发。

目前还没到 AI 能独当一面的程度。

[jindeq]

困境是什么呢？跟不上怕落后于 AI ？还是担心自己的社会价值跌落？

[xing7673]

聊项目就行，聊突破难点的事情
真的招人的人只会测试你是不是有解决问题的能力
比如我一同事，面试的时候直接给他 cursor ，然后告诉他这个项目里有个交易设计的问题叫他去解决，用任何方法都可以，解决完聊思路，面试者就心里有数了。

[yifangtongxing28]

但面试官还是说“AI 就能做，这没什么

你当时没跟他吵吗？

[billzhuang]

没怎么看懂，

看起来很简单的项目，如果没写好，

大概率是使用者的问题。

[uxstone]

“AI 就能做，这没什么”。

这不是面试，这是 PUA 。

[zhanshen1614]

@jindeq 担心技术栈快速更新不能面面俱到。现在 AI 的技术栈更换也非常快，我看招聘要求，单是向量数据库就列出很多个，不可能什么技术全部熟悉。而且个人项目成本预算有限不可能做到企业的程度。

[Dewchame]

个人感觉 agent 的技术更新其实也不算很快了，只是在往成熟和规范发展？

[freemoon]

“实际上开发过程中经常面对无资料，AI 改半天还搞不来，最后手动修改多处框架代码才搞定”
—————— 这本质上是开发者的问题，关键在于提示词，对于你本来就不会或一知半解的内容，给出的提示词也是极其模糊的，最后的结果也不会多好。