上周，和一位做了 8 年 Java 的朋友吃饭，他情绪很低落。
“被优化了。找了一个月工作，处处碰壁。”
我有点惊讶，他可是前公司的技术骨干，P7 级别，怎么会？
他叹了口气：“不是我技术不行，是时代变了。投了三十几份简历，一半以上都要求有 AI 大模型、LLM、RAG 相关经验。面试官不再问我微服务、高并发怎么弄，而是问我 Agent 怎么设计，知识库怎么构建 。”
这不是个例。打开招聘软件看看，30K 以上的高薪岗位，有多少还只是纯粹的后端开发？AI Copilot 已经能帮你写大部分基础代码了，你的核心竞争力还剩多少？
我们正处在一个尴尬的节点：不拥抱 AI，就会被后浪淘汰；想拥抱 AI，又不知从何学起 。你是不是也有这样的困惑？
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想转型 AI，但感觉门槛太高？
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自学了一堆 Prompt 技巧，却只会“玩具代码”？
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知道 RAG 和 Agent 是未来，但不知如何落地？
难道普通程序员就没机会了吗？
当然不是！
企业需要的不是研究员，而是能将 AI 技术落地到业务场景的“AI 应用工程师”，这正是我们后端、架构师的优势所在！我们懂业务、懂架构、懂工程，缺的只是一个系统学习 AI 应用开发的领路人。
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1. 讲师够牛！真正的大神带你飞
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- 谷歌开发者专家、LangChain开发者
- 开源项目 Kubeflow 维护者，TensorFlow 贡献者
- 国内第一本剖析 Google AI 框架畅销书《深入理解TensorFlow》作者
- 前 AI 独角兽公司联合创始人兼 CTO，带队融资近 2 亿元
- 极客时间超 5000 名学员认证 的口碑名师
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2. 内容够硬！从 Demo 到企业级生产
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- 从 Demo 到 ⽣产： 拒绝“玩具代码”，深⼊ LLMOps、⾼并发⽹关与企业级部署。
- 实战驱动： 涵盖 LangGraph 智能体编排、RAG 知识库构建、微调与对⻬等硬核实战。
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