作者分享35岁转行AI的经历强调年龄不是绝对劣势关键在于如何将过往经验与AI结合。文章指出Agent学习并非易事真正的价值在于落地应用能力。作者建议后端经验在AI时代依然重要企业更看重实际解决问题的能力而非概念理解。对于35岁人群学习应更精准而非盲目追新推荐掌握核心技术后再根据目标岗位补充。35岁转Agent我其实比很多年轻人更怕失败。不是因为我不知道AI重要而是到了这个年纪已经没有太多时间可以用来试错了。以前在字节的时候工作虽然忙但至少路径是清晰的。做项目、扛业务、解决问题能力是随着时间一点点积累起来的。可这两年AI变化太快大模型、RAG、Agent、MCP一个接一个冒出来身边越来越多人开始往AI方向靠。我也经历过一段特别焦虑的时期。35岁了现在转AI是不是太晚过去积累的经验还有没有用是不是要重新学Python、算法、数学万一花半年学完最后工作也没找到怎么办这些问题我当时一个都没少想。但真正转过来一年以后我反而想明白了一些以前没人告诉我的事情。 第一件实话35岁转Agent年龄确实是劣势这一点我不想说什么“年龄根本不是问题”。因为现实招聘里年龄就是会影响选择。如果你35岁还去和25岁的年轻人竞争初级开发岗位拼刷题、拼基础代码、拼加班时间那你确实没有优势。但问题是35岁的人也根本没必要这么竞争。你真正值钱的是过去几年甚至十几年积累下来的业务理解、系统设计、项目经验、沟通能力和解决复杂问题的能力。所以我转Agent以后并没有把自己当成一个刚毕业的新人重新开始。我一直在思考一个问题怎么把过去的经验和AI能力组合起来因为企业真正需要的不只是一个会调用大模型的人而是一个能够把AI放进真实业务里、真正解决问题的人。 第二件实话Agent没有网上说得那么容易刚开始接触AI的时候网上各种“3个月转AI”“零基础学Agent”“学会几个框架就能拿高薪”的内容特别多。说实话我当时也被影响过。但真正做了一段时间以后才发现Agent不是学会几个框架就结束了。会Prompt不代表你能做好AI应用。会RAG不代表你能解决企业知识库的问题。会LangGraph不代表你知道一个Agent系统应该怎么设计。甚至你能自己做一个完整Demo也不代表企业敢把真实业务交给你。真正做项目以后你会遇到模型幻觉、工具调用失败、上下文过长、Token成本、接口超时、数据安全、权限控制、日志监控……这些才是企业真正关心的东西。所以这一年让我变化最大的一个认知就是Agent真正值钱的从来不是“会用”而是“能落地”。 第三件实话我刚开始学AI也走了不少弯路最开始我也特别容易焦虑。今天看到一个新模型就赶紧研究。明天看到一个新框架又开始收藏教程。Python、Transformer、RAG、LangChain、LangGraph、MCP……恨不得所有东西一次性全部学完。结果就是每天看起来特别忙但真正能拿出来的东西并不多。后来我才发现AI特别不适合只靠看教程学习。你看懂RAG教程不代表你知道为什么召回不准。你看懂Agent Demo不代表你知道为什么模型会错误调用工具。你看懂Prompt案例也不代表你能让模型在真实业务里稳定输出。所以后来我彻底换了方法先做项目遇到问题再补知识。这反而是我这一年进步最快的时候。 第四件实话后端经验没有失效反而越来越重要这是我转过来以后最庆幸的一件事。刚开始我也担心AI是不是意味着过去的技术都没用了。后来真正开始做Agent我才发现完全不是。以前做后端需要处理接口、数据库、缓存、MQ、权限、日志、异常。现在做Agent同样需要考虑这些问题。只不过系统里面多了一个大模型。以前接口调用失败需要重试现在模型调用失败也需要重试。以前数据库数据不对需要排查现在RAG召回不准也需要排查。以前考虑服务稳定性现在还需要考虑模型输出稳定性。所以到了35岁我反而越来越觉得真正的优势不是你会不会AI而是你有没有能力把AI做成一个稳定的系统。这恰恰是纯粹靠几个月时间很难快速补出来的。 第五件实话企业真正想要的不是“懂AI概念”的人我现在面试或者看项目最关注的已经不是一个人会背多少概念。而是给他一个真实业务需求他能不能自己拆。这个场景为什么需要Agent为什么不用普通代码这里为什么用RAGTool应该怎么设计模型回答错了怎么办怎么评估效果怎么控制成本怎么保证线上稳定如果这些问题你都能回答并且手里还有真实项目可以证明那你的竞争力就完全不一样。所以我后来给自己的学习标准也变得非常简单不是“我学过什么”而是“我能做出什么”。学LLM就把模型调用跑通。学Tool Calling就做一个真正能调用工具的应用。学RAG就做一个真实知识库。学Agent就完成一个完整业务流程。最后再把这些东西组合成一个能够放进简历、经得起面试官追问的项目。⚠️ 第六件实话35岁以后千万别跟年轻人拼学习时间年轻人可以每天学8小时。但35岁以后大多数人下班还有家庭、有工作、有现实压力。所以你没有必要想着“我要比别人学得更多”。你真正应该做的是比别人学得更精准。不需要每个模型都研究。不需要每个框架都学。更不要今天学Agent明天学多模态后天又跑去研究微调。先把最核心的东西掌握LLM基础 → API调用 → Prompt → Tool Calling → RAG → Agent → 工程化 → 真实项目。然后根据目标岗位再去补对应的技术。这条路线可能没有那么“刺激”但对于35岁的人来说反而更加现实。 最后说几句真心话如果你现在也已经30多岁甚至和我一样35岁左右我真心建议你别因为AI的变化太快就开始否定自己过去积累的一切。你过去做过的项目、解决过的问题、踩过的坑、理解过的业务这些东西不会因为AI出现就全部失效。真正需要改变的是在原来的能力上增加一层AI能力。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