文章指出AI应用与智能体时代正处于"黄金三年",正重塑岗位能力结构并创造新职业。适合普通人入局的AI岗位包括AI Agent应用工程师、AI自动化运营、AI产品经理等。进入AI领域应从应用能力入手,建立知识体系,掌握关键技能,并完成项目实践。现在学习AI是为了抓住一代人的职业红利,未来属于"会与AI协作的人"。
过去十年,互联网行业经历了从黄金时代到存量竞争的巨大转折。
但在所有行业都在讨论“岗位缩减”的今天,只有一个领域的机会在逆势增长-AI应用与智能体时代。

这不是技术乐观主义,而是一个可以被验证的事实:AI正在重塑每一个岗位的能力结构,也在创造大量新的职业类型。
本文,我将从行业趋势、企业需求、岗位变化与普通人的切入路径四个方面,为你拆解:未来三年,最值得普通人入局的 AI 岗位有哪些?为什么这些岗位会成为确定性机会?普通人该如何入场?
1、为什么说 AI 就业正处于“黄金三年”?
判断一个行业是否有前途,不看热点,看企业的真实需求。

这三类需求正在快速增长:
趋势 1:从“算法岗红利”转向“应用岗红利”
过去 AI 招聘集中在算法、模型训练、深度学习方向,需要高学历和强技术门槛。
但大模型时代后,模型训练的价值下降了,应用落地的价值急剧上升。
企业更需要会:
- 理解大模型能力
- 构建 AI 工作流
- 让 AI 真正提升业务效率
于是出现了大量新岗位,例如:
- AI 应用工程师
- AIAgent 设计师
- RAG 应用开发
- AI 自动化运营
- AI 产品经理
这些岗位比传统算法岗门槛更低,但影响力与薪资不低于传统互联网中层。
趋势 2:AI 已经融入所有行业,而不是某个专业
你能看到的行业,几乎都在被大模型重构:
- 教育 → AI 内容生成、AI助教、智能学情分析
- 市场 →自动化内容生产、投放优化、数据分析
- 电商 →商品标题生成、客服自动化、自动选品
- 金融 →合规文档生成、风险判断辅助
- 运营 →自动化增长工具、智能体工作流
这意味着 非技术背景的人也拥有切入点。
工具和平台正在降低门槛,让 “普通人也能做 AI 应用”。
趋势 3:AI 项目经验将成为简历最核心的竞争力
未来找工作,企业不再问你:
“你会不会写 Prompt?”
“你会不会用大模型?”
而是:
“你能不能做一个完整的 AI 项目,并让它落地?”
企业真正在意的是:
- 你是否能搭建一个可运行的智能体
- 能否基于 RAG 构建企业知识库
- 能否用自动化实现业务效率提升
- 能否把 AI 引入业务流程
会“用工具”不够,能“用 AI 解决问题”才是价值。
2、未来三年最值得普通人入场的 AI 岗位
以下岗位都具备三个特点:
门槛低、需求大、成长快。
1. AIAgent 应用工程师(最推荐)
这是目前企业最短缺、最急需的人才。

你不需要写复杂算法,只需要会:
- 用 Trae / LangChain / Flowise 等框架搭建智能体
- 能构建流程、调用 API
- 能把智能体和业务结合
一句话:让 AI 真正为企业“工作”。
薪资水平已经趋近中高级互联网工程师,但门槛却低得多。
2. AI 自动化运营(增长最快)
本质是“运营 + 自动化工具”。

通过 AI 完成:
- 海量内容生成
- 数据分析与看板自动更新
- 评论回复
- 视频脚本/文案智能生成
- 自动化投放
适合:
- 运营
- 新媒体
- 市场
- 电商
- 内容创作者
非常容易上手,见效特别快。
3. AI 产品经理 / 智能体设计岗
产品经理行业正在迎来“第二次进化”。

未来的产品经理不再只是画原型和写需求,而是:
- 定义智能体的行为
- 设计多Agent协作
- 规划数据流
- 让流程自动化、智能化
如果你有产品、项目、业务背景,强烈建议转向 AI 产品方向。
4. RAG 应用构建 / 企业知识库工程师
GPT 在企业内真正的落地方式就是 RAG。
无数公司正在建设内部知识库,这类岗位缺口巨大。
特点:
- 工具越来越成熟
- 0 基础也能做
- 企业认可度特别高
未来几乎所有组织都需要这种能力。
5. AI 教育与培训方向
AI 时代越深,越需要“能教别人用 AI 的人”。
不仅是讲师,还有:
- 企业 AI 内训
- AI 应用顾问
- 行业智能体导师
- AI 工具培训
随着 AI 变成基础技能,这类岗位的需求只会越来越大。
3、0基础普通人如何真正进入 AI 岗位?
不要从技术入门,从 应用能力 入门。

第 1 步:建立 AI 知识体系(逻辑层面)
理解:
-
大模型原理的核心逻辑
-
Prompt 结构
-
Agent 工作流程
-
RAG 的基础机制
只需要“能听懂”,不用学习数学和算法。
第 2 步:掌握 3~5 个关键技能(工具层面)
普通人最需要的是:
- 智能体搭建
- 自动化工作流
- RAG 实用项目
- 一键数据处理
- AI 在业务中的整合
学这些,不需要会代码、不需要高门槛。
第 3 步:做 1–2 个完整 AI 项目(作品层面)
例如:
- 一个自动化新媒体内容系统
- 一个企业 FAQ 智能客服
- 一个基于 RAG 的知识搜索工具
- 一个行业场景的多智能体应用
作品 = 简历竞争力 = 岗位敲门砖
4、未来属于“会与AI协作的人”
你可能会问:
“AI 会不会让我的工作被替代?”

真正的问题是:
AI 不会替代你,但会替代不会用 AI 的你。
如果你在 2025–2027 之间进入 AI 领域,你抓住的不是趋势,而是一代人的职业红利。
现在学习 AI,不是为了跟上时代,而是为了不被时代落下。
普通人如何抓住AI大模型的风口?
为什么要学习大模型?
在DeepSeek大模型热潮带动下,“人工智能+”赋能各产业升级提速。随着人工智能技术加速渗透产业,AI人才争夺战正进入白热化阶段。如今近**60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标,**其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求,远超金融(40.1%)和专业服务业(26.7%)。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主,多数企业更倾向于维持现有服务模式,对AI人才吸纳能力相对有限。

这些数字背后,是产业对AI能力的迫切渴求:互联网企业用大模型优化推荐算法,制造业靠AI提升生产效率,医疗行业借助大模型辅助诊断……而餐饮、酒店等以人工服务为核心的领域,因业务特性更依赖线下体验,对AI人才的吸纳能力相对有限。显然,AI技能已成为职场“加分项”乃至“必需品”,越早掌握,越能占据职业竞争的主动权
随着AI大模型技术的迅速发展,相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业:

人工智能大潮已来,不加入就可能被淘汰。如果你是技术人,尤其是互联网从业者,现在就开始学习AI大模型技术,真的是给你的人生一个重要建议!
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适用人群

第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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