最近在学习实践过程中慢慢了解到大模型的一些细分岗位方向，agent研发貌似比较吸引我的兴趣，既不像预训练基座那样超高门槛只要名校博士，又比后训练微调显得有意思些。推理部署，AI infra这些我都不太了解。
但是对于agent方向我又有一个很担心的点，比如纯粹是做agent业务，放在大厂的中台部门，会不会就是调用API，调AI框架，调prompt，用一些上层的技巧提高agent应用能力。虽然和大模型沾边，我还是觉得含金量低了一点。实际上并没有很深的护城河，更多的反而是跟业务场景沾边？
相比于去应用这些，是不是更应该单纯去提升某一细分流程的能力？比如推理框架，RAG工具，预训练，后训练等的性能研发？有了这些专精的能力实际上也是能够胜任agent的业务的。而如果做agent业务的没有专精的能力其实很容易失去竞争力？
有没有前辈或者朋辈分享一下自己的见解
#互联网大厂 #职业规划 #大模型 #LLM #ai #计算机秋招 #agent
但是对于agent方向我又有一个很担心的点，比如纯粹是做agent业务，放在大厂的中台部门，会不会就是调用API，调AI框架，调prompt，用一些上层的技巧提高agent应用能力。虽然和大模型沾边，我还是觉得含金量低了一点。实际上并没有很深的护城河，更多的反而是跟业务场景沾边？
相比于去应用这些，是不是更应该单纯去提升某一细分流程的能力？比如推理框架，RAG工具，预训练，后训练等的性能研发？有了这些专精的能力实际上也是能够胜任agent的业务的。而如果做agent业务的没有专精的能力其实很容易失去竞争力？
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