本文从大模型（如GPT-3.0、kimi-k2.5）和应用（如千问、豆包）的区别入手，介绍了多模态大模型的发展，以及AI应用产品的多样性。文章进一步阐述了Agent的概念及其发展阶段，从提示词工程到上下文工程，再到驾驭/线束/环境工程，最后以Claude Code和Open Claw为例，说明了如何通过建立运行环境+制度+监控+容错机制来提升AI的稳定性。

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AI的风吹了这么久

终于开始系统学学AI是啥了

感谢陈同学下班回家给我讲解了一路

还有豆老师跟我对话了很久==

大模型（大脑）

一般说的GPT-3.0、kimi-k2.5、Qwen3都是LLM语言大模型，是底层大模型，只会对话聊天、写文章写代码。

 经过一系列迭代，模型自身的多模态功能越来越多，例如GPT-4o、Gemini、DeepSeek V4，模型基座就包含了视觉能力，既懂文字，又懂图像，被称为多模态大模型。

AI应用（成品软件）

千问、豆包、DeepSeek、Kimi、Chatgpt都是一种AI应用产品，可以认为是基于大模型内核开发的产品。它们各自来自不同的公司，比如阿里的千问、字节的豆包、深度求索的DeepSeek、月之暗面的kimi、Google的Gemini、OpenAI的chatGPT等。

  特别是常用的豆包、千问都是“APP产品封装多能力”，都是LLM大模型和画图、音视频模型各种模型工具的融合体。

 按下面的条件的话，他们应该能算轻量化的Agent吧。

豆包跟我说满足3条才算正经Agent：

1、规划：拆解复杂任务、分布思考

2、工具调用：主动操作外部能力（文件、终端、浏览器、API、数据库）

3、闭环执行：出错重试、自我修正、循环完成任务，不是问一句答一句。

Agent壳（可外接大脑的执行器）

最近我在跟着学的Claude code是一个Agent，open claw（龙虾）也是一个Agent，最大的区别就是既能动脑想，也能动手干，可以放权限让他们直接操作电脑去自动读取文件、自动生成文件，而不用自己导入导出。

  比如，我现在使用claude code的模式是调用Kimi旗下的模型，也就是外接Kimi-k2.6。→ Claude Code（外壳：终端、文件、命令、工具）→ 调用 Kimi API（大脑：思考、生成代码）

Agent发展的三个阶段

 1.0版本是提示词工程（Prompt Engineering）。核心是怎么写指令让AI听懂、按要求述出。本质上是给AI写“一次性说明书”，所以是个单轮、无记忆的阶段。

 2.0版本是上下文工程（Context Engineering）。针对1.0版本局限性，开始进化。2.0版本核心是给AI持续喂正确、完整的信息。本质上给AI配了个管家，帮它记东西、查资料，所以是有记忆、能多轮的阶段。

 3.0版本是驾驭/线束/环境工程（Harness Engineering）。针对2.0版本的局限性（虽然各大模型都有压缩上下文对话、记忆关键信息的能力，但随着对话的增加，不可避免遗忘前文进行偏离，也叫上下文腐烂），继续升级。

 3.0版本核心是给AI建立一套“运行环境+制度+监控+容错”机制。本质上给AI配了“工位+制度+安全监督员”，让它稳定干活不出事，通过职责分离，监督员角色可以控制更好的输出，有效避免上下文腐烂问题。

 claude code和open claw可以算是harness工程的实例了。

说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

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。

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