本文探讨了在大模型时代程序员学习路径的转变。作者指出AI可以取代传统编程中死记硬背API和机械性调试的部分但系统思维、架构理解、问题拆解和业务理解仍然是程序员的核心价值。作者建议新人重点关注Agent开发包括上下文控制、RAG、记忆管理和工具调用等技能并强调程序员需要从确定性的传统编程思维转向概率性的AI辅助编程思维。用OpenCode和大模型写代码写了几个月真的是越用越觉得方便。今天忍不住开始思考一个问题现在的新人学什么呢作为一个古法编程时代走过来的老程序员我当过面试官带过校招实习生。我们那时学的是java基础数据容器的用法springboot的各种配置和注解mybatisplus的查询函数redis和jedis的搭配elasticsearch的查询语法等等。但是好像一转眼一切都变了这些似乎都不用学了。我在opencode里说加一个redis缓存保存es里查出来的数据AI现在已经可以直接写对了我都不用去查已经忘了的函数怎么写了。然后呢现在应该学什么呢下面说下自己的一点总结。一、先说结论不是不用学是换条路学学习路径对比AI 拿走的不是编程本身而是旧的学习路径。以前学编程像爬楼梯一阶一阶往上走现在学编程像坐电梯你能直接到顶楼但到了顶楼之后你得知道自己在哪、要去哪、怎么下楼。下面分两部分来说什么不用死磕了、现在应该学什么。二、什么不用死磕了2.1 死记硬背的 API以前学 SpringBootRestController 和 Controller 的区别能背半天。学 MyBatisPlus和Druid要学配置查询方法记录慢sql的方法等等。Java 的 Lambda 表达式怎么写Stream API 的 filter 和 map 区别是什么这些以前要翻文档查半天的语法细节现在 AI 回答得又快又准。2.2 机械性调试以前代码报 NullPointer得一步步看日志、加断点、看堆栈。现在你把错误信息扔给 AI它不仅能告诉你哪行错了还能告诉你为什么错、怎么改、以及下次怎么避免。精力分配转变三、现在应该学什么3.1 系统思维和架构理解AI 能写代码但不会帮你决定这个系统该拆几个微服务。你做一个电商系统AI 可以帮你写出用户服务、订单服务、商品服务的代码。但要不要拆怎么拆服务之间的调用关系怎么设计数据一致性怎么保证这些是 AI 做不了的。我以前带实习生的时候实习生最头疼的不是代码怎么写而是这个东西放哪里。一个功能放 UserService 还是 OrderService同步调用还是异步消息存 MySQL 还是 Redis这些决策AI 给的是参考答案但拍板的人必须是你。系统思维的本质是知道每个组件为什么在这里以及拿掉它会怎么样。这个能力 AI 还替代不了。3.2 问题拆解和业务理解AI 能帮你写代码但前提是你得告诉它要写什么。如果你自己都不知道要写什么AI 也帮不了你。比如老板说做一个用户积分系统。你得自己拆解积分怎么产生怎么消费过期怎么算和订单怎么关联高并发下扣减怎么保证一致性拆解完了才能交给 AI。拆解的质量直接决定实现的质量。这可能是 AI 时代程序员最重要的能力转换。以前你的价值在于把需求翻译成代码现在翻译这件事 AI 做得比你快。你的新价值在于理解需求本身这个功能真正要解决什么问题用户的使用场景是什么业务流程里有哪些边界情况AI 能写出用户点击按钮后调用 API 返回数据的代码但它不知道这个按钮在什么场景下用户会点、点了之后希望看到什么。这些得靠人去理解。3.3 Agent 开发如果说现在的必学技术是什么从没有这么高度一致过——就是 Agent 开发。上下文控制、RAG、记忆管理、工具调用这四个是 Agent 开发的核心。熟悉后就能开发一个简单的agent。我现在做的项目最多的场景就是在老业务前面加一层 Agent让它去调用原来的接口做业务适配。这就是目前定制化 Agent 的价值所在——不是从零开发而是把已有的系统用 Agent 的方式重新组织起来。对新人来说这些就是要学的东西上下文控制怎么让 AI 记住关键信息又不会被无关信息干扰。token 有限得学会裁剪和压缩RAG怎么把业务文档、功能说明等喂给 AI让它回答的时候有据可依。不是简单地把文档塞进去就行检索策略、分块方式、相关性排序这些都要考虑记忆管理短期记忆和长期记忆怎么设计什么时候该记住、什么时候该忘掉工具调用怎么让 AI 调用现有的 API、数据库、外部服务。工具的描述怎么写才能让 AI 准确理解意图出错了怎么重试和降级还有一个思维层面的转变传统编程是确定性的输入 A 必然输出 B。Agent 开发是概率性的同样的输入可能得到不同的输出。得学会接受这种不确定性。Agent 开发四要素四、最后开局就是架构师到现在感觉我们进入了一个开局就是架构师的时代很多技术细节可能都被AI处理了。而程序员则开局就关注系统思维、问题拆解、Agent开发等。但是AI带来的技术平权确实也让程序员们失去了一些技术积累的优势。突然想起了一句老话这是最好的时代这是最坏的时代。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。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 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③ 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。④ 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。⑤ 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。⑥ 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。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取