企业官网建设流程全解析

最近有个挺典型的问题：

985/211计算机本科，想在毕业后进入AI行业，到底应该继续卷算法，还是直接学大模型Agent开发？

这个问题其实比“要不要学AI”更值得认真考虑。

因为两条路线看上去都属于AI，但对应的工作内容、能力要求、项目准备方式差别很大。

先说我的观点：如果本科阶段有比较扎实的机器学习基础、相关科研经历，或者真正参与过模型训练与优化，可以优先冲算法岗；如果更擅长写代码、做系统、开发项目，但科研积累不多，Agent开发可能是更适合优先投入的方向。

这并不是说Agent比算法简单，而是两个岗位的考察重点不同。

一、先弄清楚：算法岗和Agent开发，到底在做什么？

这里说的算法岗，主要指机器学习、大模型算法工程师，不是单纯刷LeetCode的算法题。

1. 大模型算法工程师

核心工作偏向模型本身。

比如：

• 研究Transformer、Attention等模型架构

• 基于PyTorch进行模型训练与实验

• 参与SFT、强化学习等后训练工作

• 进行训练数据处理、模型评测与误差分析

• 通过实验改进模型性能

简单理解，就是想办法让模型本身的能力变得更好。

当然，不同公司也有区别。推荐算法、计算机视觉、大模型训练并不是完全相同的岗位，不能混在一起准备。

2. Agent开发工程师

核心工作偏向把模型能力做成可用的软件系统。

比如：

• 使用大模型API构建业务应用

• 设计Agent任务规划与工具调用流程

• 通过RAG连接企业知识库

• 使用LangGraph等框架管理执行状态

• 对接数据库、业务接口和外部工具

• 处理异常重试、权限、响应延迟和成本

• 通过评测数据持续优化Agent效果

举个例子。

假设企业想做一个能够查询内部知识库、分析工单并生成处理建议的AI助手。

算法工程师可能负责优化模型在特定任务上的理解和生成能力。

Agent开发工程师则更多负责知识库检索、工具调用、工作流设计、接口集成、服务部署和运行监控。

实际团队里也可能是一人兼顾多项工作，岗位之间并没有绝对分界线。

一句话区分：算法岗重点关注模型能力如何提升，Agent开发岗重点关注模型能力如何可靠地完成业务任务。

【配图1：算法岗与Agent开发岗能力对比图】

二、985/211本科，学历到底够不够？

先看招聘要求，而不是只看网上的就业讨论。

在2026年能够查询到的校招岗位中，可以看到一些比较有代表性的例子。

商汤科技2027届Agent开发工程师岗位，要求本科及以上学历，重点涉及Python、Agent框架、工具调用、工作流编排等能力。

蔚来2027届AI Agent开发工程师岗位，同样接受本科及以上学历，强调RAG、Agent、工程实现以及效果评测。

再看算法方向。

商汤科技2027届大模型Agentic算法工程师岗位，要求硕士及以上学历，并关注数据合成、模型训练和评估。

但也存在本科能够申请的算法岗位。例如百度2026年发布的大模型算法工程师校招岗位，学历要求为本科及以上，同时强调机器学习、深度学习、PyTorch及相关研究或项目经历。

这说明一个问题：

并不是本科不能做算法，而是不同算法岗位的学历要求、研究深度和竞争条件差异很大。

同样，也不是Agent开发只要会调用API就能拿到Offer。

985/211学历可能在部分招聘筛选中有帮助，但学校背景不能代替项目能力和技术面试表现。

因此，与其纠结学校是否够好，不如先判断自己的履历适合申请哪类岗位。

三、算法岗与Agent开发岗，核心区别有哪些？

这张表只是典型岗位的侧重点，不代表所有公司都这样划分。

特别是一些Agentic AI算法岗位，既需要强化学习、模型训练，也需要工具调用和复杂任务评测。

所以，不要把算法与Agent理解成两条完全不相干的技术路线。

四、这三类计算机本科生，应该怎么选？

第一类：数学、机器学习基础扎实，有科研经历

例如：

• 系统学过机器学习和深度学习

• 能够独立使用PyTorch训练模型

• 参与过导师课题或实验室项目

• 有实验复现、模型优化或论文经验

这类同学建议优先尝试算法岗。

但注意，不是会背Transformer结构就算具备算法研发能力。

真正有区分度的是：你能不能设计实验、解释结果、定位问题，并说明优化方案为什么有效。

第二类：工程能力强，项目经验多，但没有科研积累

例如：

• Java、Python写得比较熟练

• 数据结构、数据库、计算机网络基础不错

• 做过后端或全栈项目

• 能够独立写接口、连接数据库和部署服务

• 但没有完整的模型训练经历

这类本科生，我更建议优先考虑Agent开发或大模型应用研发。

原本学过的后端开发、数据库、API设计、软件测试，在Agent开发中都能继续使用。

不过，需要补的不只是几个框架，而是大模型机制、RAG、工具调用、状态管理和评测体系。

第三类：算法和工程都有一定基础，但还没确定方向

建议不要立刻放弃其中一条。

可以先做一个同时涉及模型和应用的小项目，例如：

使用开源模型搭建一个文档问答系统，再完成检索优化、模型输出评测和后端部署。

做完以后，你会更清楚自己喜欢哪部分工作。

如果喜欢研究模型行为和实验优化，向算法方向延伸。

如果喜欢系统设计和产品实现，向Agent开发延伸。

五、如果选Agent开发，学习路线怎么安排？

对于具备基础编程能力的计算机本科生，可以按照下面的顺序准备。

第1阶段：补齐大模型应用基础

先理解：

• Transformer与大语言模型的基本工作机制

• Token、上下文窗口、Embedding

• Prompt Engineering

• 大模型API调用

• 结构化输出、Function Calling

这一阶段的目标，是不依赖复杂框架，使用Python完成一次真实的模型调用，并能处理异常返回。

第2阶段：掌握RAG完整链路

重点学习：

文档解析 → 文本切分 → Embedding → 向量检索 → Rerank → Prompt组装 → 结果生成。

不能只会把PDF扔进向量数据库。

需要理解为什么会检索不到、为什么回答出现幻觉，以及如何通过测试集判断修改是否有效。

第3阶段：学习Agent核心机制

建议先用原生Python实现简单的工具调用循环，再学习框架。

重点理解：

• ReAct基本思想

• 任务规划与执行

• 工具注册与调用

• 状态管理与记忆

• LangGraph工作流

• MCP基本概念

• 多Agent协作与任务交接

这一部分尤其要避免为了用框架而用框架。

普通流程能解决的问题，不一定需要多Agent。

第4阶段：补齐工程化能力

至少接触：

FastAPI、MySQL或PostgreSQL、Redis、Docker、日志监控、测试与基础部署。

同时学习如何设计超时、重试、权限控制和成本统计。

因为在真实业务中，Agent不只是回答一个问题，还需要稳定地执行流程。

【配图2：Agent开发学习路线图】

六、Agent开发项目应该怎么做，才有求职价值？

不建议只做一个简单的AI聊天网页。

更推荐做一个有明确业务需求的项目。

例如：企业知识库 + 工单处理Agent。

项目可以包含以下模块：

1. 支持PDF和Markdown文档导入、解析、切分

2. 使用Embedding和向量检索建立知识库

3. 接入工单查询API，实现Function Calling

4. 使用LangGraph设计任务执行和人工确认节点

5. 使用FastAPI提供服务接口

6. 记录调用日志、执行耗时及失败原因

7. 构建测试集，评估检索结果、任务成功率和响应延迟

面试时，不要只展示页面截图。

面试官更可能追问：

为什么需要Agent而不是普通工作流？

为什么选择这种RAG方案？

工具调用失败怎么办？

模型输出了错误参数如何处理？

如何评价检索质量？

高并发或大量文档场景如何优化？

如果这些问题都能结合代码和实测数据说明，项目才算有一定深度。

七、如果坚持算法方向，本科阶段要准备什么？

算法岗也不是只靠刷题和背八股。

建议重点准备四件事。

第一，打牢机器学习和深度学习基础。

包括线性代数、概率统计、优化方法、经典机器学习算法、神经网络及Transformer原理。

第二，熟悉PyTorch训练流程。

能够独立完成数据处理、模型训练、验证、指标计算、Checkpoint保存和实验复现。

第三，至少做一个有实验深度的项目。

例如基于公开数据集完成文本分类、信息抽取，或者使用小规模开源模型进行LoRA微调。

需要交代：

• 原始基线是什么

• 使用了哪些实验方法

• 如何划分训练集与测试集

• 采用什么评测指标

• 优化效果是否可复现

• 是否做过消融实验

不要为了展示成果而编造模型指标。

第四，尽早争取相关实习。

如果确定要走研究型岗位，科研训练和算法实习通常比堆积多个简单课程项目更有价值。

同时，继续准备数据结构与算法题、操作系统、网络等基础内容。

因为进入AI行业，不代表可以跳过计算机基本功。

八、只有两个月准备时间，应该如何分配？

以下时间安排只是一个参考，适合已有编程基础的同学，不代表8周就能够达到所有岗位的录用标准。

如果没有Python和计算机基础，应该先补基础，不能直接套用这个安排。

九、最后提醒三个容易踩的坑

第一个坑：认为985/211本科一定能进大厂算法岗。

学校背景是一个因素，但算法研发岗位仍然需要匹配的科研、训练和工程能力。

第二个坑：认为Agent开发就是会用Dify或者LangChain。

框架能够提升开发效率，但真正的开发能力体现在任务拆解、系统设计、错误处理、效果评估和交付上。

第三个坑：完全忽略实际招聘信息，只根据网络上的热门方向安排学习。

建议在求职前先收集目标城市的10—20份岗位JD。

把岗位按照算法研发、Agent开发、大模型应用研发等类型分组，统计反复出现的技能要求，再规划自己的学习路线。

这比盲目跟着一份网上的路线图学半年，更容易发现自己的真实能力缺口。

十、总结：985/211计算机本科，应该选哪条路？

回到最开始的问题。

如果本科阶段已经积累了扎实的算法科研经历，可以继续冲算法岗，不必因为Agent热门就放弃积累。

如果代码基础和工程能力较好，但缺少模型训练、论文和科研经历，建议优先研究Agent开发、大模型应用研发相关岗位。

如果未来计划读研、做研究，也可以保留算法方向，并通过Agent项目补充工程能力。

真正重要的不是在两个热门名词之间选一个，而是搞清楚目标岗位需要什么、自己现在具备什么，以及接下来要用什么项目证明能力。

想了解自己的情况适合哪条路线，也欢迎在评论区交流：目前年级、编程基础、有没有科研或项目经历、目标岗位是什么。后面可以继续整理更细的大模型开发学习路线和项目准备清单。

参考招聘样本：商汤科技2027届Agent开发工程师、大模型Agentic算法工程师；蔚来2027届AI Agent开发工程师；百度大模型算法工程师校招岗位。

注：岗位要求以企业招聘网站实际展示为准，本文不对就业机会或录用结果作保证。