【收藏必备】掌握这12项大厂都在抢的AI技能，轻松领跑大模型时代！-优快云博客

前言

AI已经不再是概念，而是深刻改变我们工作和生活方式的强大力量。对于希望在未来竞争中保持领先的技术人才而言，掌握一系列与AI相关的核心技能至关重要。

以下是12项定义下一代技术专家的关键AI技能，它们涵盖了从基础设计到高级应用、再到系统管理的方方面面。

核心基础与流程自动化

1. 提示工程（Prompt Engineering）

提示工程是与大型语言模型（LLMs）如GPT系列、Claude、Gemini等有效沟通的艺术和科学。掌握这一技能意味着学会设计精确且结构化的指令（Prompt），以最大化模型的准确性、效率和输出质量。这是利用现有AI工具解决复杂问题的首要技能。

2. AI工作流程自动化（AI Workflow Automation）

该技能侧重于利用AI工具（如Bardeen、Zapier、Make等）将重复性的任务自动化，从而提高效率和生产力，并允许技术人员专注于更高价值的工作。其核心在于通过无代码/低代码方式，将AI能力融入到现有的业务流程中。

3. 检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）

RAG是一种提高LLMs响应质量和相关性的技术。它通过连接模型到私有或企业级数据源（如通过Vectara、LlamaIndex、LangChain等工具），确保生成的回复是基于最新、最准确的特定信息，极大地改善了企业应用中的可靠性。

高级模型与应用开发

4. AI智能体（AI Agents）开发

AI智能体是指能够自主感知环境、做出决策并执行复杂任务的AI系统。掌握这一技能包括使用像CrewAI、LangGraph、AutogenAI等工具，构建和部署多智能体系统，用于支持、研究和解决复杂的AI工作流。

5. 多模态AI应用（Multimodal AI）

多模态AI是处理和理解多种数据类型（如文本、图像、音频、视频）的模型能力。这要求开发者能够利用Groq、Gemini 2.5 Pro、Claude Sonnet和ChatGPT-4等多模态模型，为复杂的任务开发混合媒介的应用。

6. 模型微调与AI助手（Fine-Tuning and AI Assistants）

这一技能涉及对预训练的专业或垂直领域模型（如OpenAI GPT、Builder和Hugging Face上的模型）进行微调，以适应特定的业务需求或数据集。通过微调，可以创建出更专业、性能更高的AI助手和应用。

生产力与生态系统集成

7. AI工具栈（AI Tool Stacking）

工具栈指的是将多个AI工具和生产力应用（如Notion、Zapier、ClickUp等）整合起来，以提升整体工作效率。这种集成能够自动化整个工作流，实现跨平台的数据流动和任务协作。

8. 语音AI与虚拟形象（Voice AI and Avatars）

该技能涵盖利用ElevenLabs、Synthesis、HeyGen和Vapi等工具，创建逼真的语音克隆（Voiceovers）和虚拟数字人形象（Avatars）。这在内容创作、客户服务和互动体验等领域具有巨大潜力。

9. AI视频内容生成（AI Video Content Generation）

掌握将文章或脚本转换为引人入胜的视频内容的能力，并利用内置的编辑和配音功能进行增强。这涉及到使用VEED.IO、OpusClip、Runway等工具，极大加速媒体内容的生产流程。

商业化与系统管理

10. SaaS开发（SaaS Development）

这是将AI能力商业化的关键。它要求利用AI API集成和低代码/无代码平台（如Bubble、Cursor、Softr）快速构建和发布能够产生收入的SaaS产品（软件即服务）。

11. LLM生命周期管理（LLM Management）

随着AI模型在生产环境中的广泛部署，对其进行有效管理变得至关重要。这包括测量和优化LLMs的成本、延迟、幻觉（hallucinations）和性能，并利用Helicone、Trulens、PromptLayer等工具进行观测性和监控。

12. 持续学习与信息跟踪（Staying Updated）

AI技术发展迅速，持续学习是必备的职业素质。通过订阅Newsletter、阅读Changelog、收听行业播客和关注OpenAI News等渠道，保持对最新AI趋势和技术突破的了解。

掌握这12项关键技能，将使技术人才能够在新一轮的智能变革中抢占先机，不仅能更有效地利用现有AI工具，还能参与到更深层次的AI系统设计、开发和商业化中去。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

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知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）
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给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。
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AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

基础篇，包括了大模型的基本情况，核心原理，带你认识了解大模型提示词，Transformer架构，预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门AI大模型
进阶篇，你将掌握RAG，Langchain、Agent的核心原理和应用，学习如何微调大模型，让大模型更适合自己的行业需求，私有化部署大模型，让自己的数据更加安全
项目实战篇，会手把手一步步带着大家练习企业级落地项目，比如电商行业的智能客服、智能销售项目，教育行业的智慧校园、智能辅导项目等等