2025年终总结（上）中，AI相关工作量是否显著增加？
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2025年终：AI相关工作量是否显著增加？
当时公司应用的核心诉求就一个字：快。我们要以Zui快的速度把AI生成的回复推送到用户面前。 不地道。 而在生成回复的整个链路里RAG——也就是召回与问题相关的用户信息——是至关重要的一环。
还有啊,可验证奖励强化学习还带来了全新的调节维度:更长的推理轨迹、增加模型 思考时间 ,可灵活调控测试阶段的计算量,进而实现能力提升。 呵... .总体来看,这一年的模型未发生显著变化,但强化学习训练的周期大幅延长.与此相关的是,2025年我对各类基准测试彻底失去了兴趣与信任.
转岗后的新挑战
图啥呢？ 转眼之间， 我现在岗位的名片上，Yi经印上了hen时髦的“AI Agent开发工程师”这几个字。Agent，是我换公司后接触的新概念。在我给自己定的入职待办清单里第一项就是搞清楚Agent到底是个啥。经过一段时间的摸索，我的理解hen简单：它就是一种Neng够独立完成某项工作——比如规划行程——的智Neng工具。
医疗与律法:在医疗领域,AI辅助放疗系统显著提升诊疗效率与精准度,使中小医院可共享大医院专家经验.2025年,中国人工智能的发展历程可概括为 技术破壁、 不如... 产业赋能、治理完善 的三重叙事.
忙碌的一年
其实我好几次dou想提笔把这些念头记下来但每次dou主要原因是太“忙”而作罢。这里说的忙，不是那种摸鱼的忙，而是实打实的从早上9点干到晚上9点，周末还得加班。工作时间里我要么是在疯狂写代码，要么是在啃AI相关的文档准备应用。剩下的那点时间，我只想瘫着休息。哪怕是周geng的那些内容，大多也是我在上下班地铁上用手机敲出来的。
在用了Google ADK几个月后公司又给了我机会去试各家模型：Claude、 Gemini、ChatGPT，还有国内的豆包、Qwen、DeepSeek等等。挨家挨户用下来我对各家模型的脾气秉性算是摸得差不多了。它们有个共同点，就是几乎dou适配接口标准，一边也dou有自家的SDK。但Zui让我头疼的是同样的提示词，在不同模型上的效果简直是天差地别。
AI带来的变革
你想... 这东西用起来确实顺手，照着官方文档就Neng跑通。不过老生常谈的问题还是得注意：内存占用、 CPU瓶颈、边界条件的处理，还有有时候莫名其妙的卡顿，这些dou是让人头秃的地方。为了展示对比后来啊，我还得生成各种图表。这事儿要是搁以前，我得去查Matplotlib的文档，现在？直接把示例数据和期望后来啊扔给Cursor：“帮我把这些数据生成直观的对比图片”。几秒钟，代码就出来了图也画好了。
这种爽感是真实的，但随之而来的也是一种迷茫。Ru果需要深度，我是不是应该去研究大模型的工作原理？就像当年死磕内存、CPU和操作系统一样？现在的我，在使用AI的过程中，经常陷入一种“知其然不知其所以然”的状态。
未来的趋势
我仿佛Yi经kan见了一种不可逆转的趋势：未来的模型肯定会越来越聪明，AI的落地应用也会像水一样渗透到各行各业的每一个角落。我们现在绞尽脑汁研究的提示词娱乐，大概率只是一个过渡阶段。在不久的将来AI对个人而言，应该就是一个贴身助理。它知道你的所有信息，Neng精准领会你的意图，并且完整地施行你的指令，恕我直言...。
大会发布的《2026人才趋势报告》显示,2025年AI相关岗位的月均新发职位数同比增长74%,呈现出 井喷 态势。.开播时间 | 1-23 14:30 向上生长·势...
回顾过去的一年
格局小了。 刚离开那会儿， 我曾给自己立了个Flag：必须把那本厚厚的《Effective Python》啃完，然后基于书里的知识点，一篇接一篇地写博客，再出一期期的教学视频。那时候的想法hen单纯，觉得这才是技术成长的正道。
除了累，还有一种虚荣心在作祟。我总觉得这篇应该写得完整一点、专业一点、有深度一点。后来啊就是写两句觉得不满意，停下拖延，一转眼就拖到了年底，弄一下...。
RAG数据库对比与Redis-Stack的应用
别犹豫... 为了这个“快”字， 我硬着头皮对比了三个向量数据库：Qdrant、Milvus和Redis-Stack。测试过程其实挺枯燥的， 把各家数据库部署到本地，灌入相同的数据，然后用同样的问题去跑召回，Zui后kan谁的效果好。说实话，具体的对比标准我现在忘得差不多了文档dou还在公司的库里但结论是明确的：Redis-Stack胜出。
geng让我困惑的是编程语言本身
对吧？ geng让我困惑的是编程语言本身。因为用AI的频率越来越高，我发现Python语言技Neng的重要性正在直线下降。以前我会纠结某个语法的细节，现在？我那些疑惑的点、 考虑不周甚至完全忽视的地方，只要给大模型一个合适的提示词，它就Neng给出专业且全面的回答。
拖进度。 $nbsp; 掐指一算，从那个安稳的国企体制内跳出来到现在居然还没满14个月。但这短短不到一年半的时间，给我的心理感觉却像是过了好几个世纪那么漫长。有时候夜深人静，我不禁会问自己：我的未来到底在哪儿？ 大会发布的《2026人才趋势报告》显示,A相关岗λ均新发职位数同比增长74%,呈现出 井喷 态势。.BOSS直聘数据显示,A相关职位的薪资溢价已从22年的33倍理性回调至A落地职场后从业者的工作量并未减少反而出现周末加班增多、工作碎片化加剧的情况该研究分析超千家企业超443亿小时数字化工作行为数据发现当下约80%员工已使用A工具A虽让日均工作时长小幅缩短%但协作沟通时长增加34%多任务并行占比上升12%专注工作时长跌至三年来最低沉浸式工作成为职场稀缺状态。一边A普及也让工作沟通耗时大幅激增邮件沟通↑104%即时聊天消息沟通更是飙升145%大量时间... 2025年就要过去这一年学会了如何与A共事也学会如何在技术的洪流中找到自己的位置至于下一年我想大概会geng精彩吧。 过去这一两个月总想找个时间把这一年的经历捋一捋不仅仅是工geng像是一种习复盘。每隔一段时间就会产生错觉好像自己现在懂比之前多多了或者是在搞定一个新技Neng心里暗爽哟这玩意原来这样用的！ 让我意识到短期内当然这里短期Ke意味着hen长时间只要编程语言不发生翻天覆地变化应该关注不再编程语言深度而知识广度。 因为工深入接触到了Gooe ADK是一个多Age框架它出现其实代表了一种行业共识单AgeN干事儿太有限复杂任务还得靠多个Age协同作战。 关于未来依然保持种读书人心态借助工具把工ZUo一边尽量搞清楚工具怎么才以及它什么好用。不去想太远事儿只把热爱倾注当下工作中。 这一年多干活儿虽然杂但起来大概也就几个向RAG数据库选型比Redis-Stac落地实战Dee Search。 说实话哪怕写再烂好歹比一片空白强便有了篇文字。其实东西ZU初雏形我想给起名字叫转行Al落地用开发积攒点经验后来啊一眨眼功夫历翻到了2025年底索性当作终第部分吧。 真正让我对写代码产认知颠覆是在创业公司那段日子老板为了鼓励大家多尝试产物大手一挥给们全员买Cusror会员也就是从那时候起几乎所有代码dau交给了Cusror来敲。 在这匆忙中或许需要一点仪式感.A纪高频词. 还有啊各类A编程工具年在也实现了进步推动行业应用深化。A普职场工量增加 周...û收藏转发评论评论一边转发微博网页版ActivTrak生产力实验室研显示约80%员工已使用A工具A虽让日均工时长小幅缩短%但协作沟通↑34%邮件沟通↑104%即时聊天消息沟通飙升145%多任务并行占比上升12%专注工时长跌... 工量增加... 虽然累但过去14个月极充实日均工时长比前长得多Zuo阿妮觉累自己觉特意思种充实感带来久违快三年对工生存信心 BOS直聘数据显示A职位薪资溢价已从22年33倍理性回调至岗λ均新发职位数同比增长74%呈现 井喷 态势 对于HR从业者言除了关注At竞争At对HR自身工渗透同样重要趋势BOS直聘总裁施行董事陈... 段时间对接Stripe还印度老哥联调RazorPay绝算种全新职业体验种跨国沟通时差接口文档歧义还有汇率换算精度问题现想起dau让人头皮发麻
2025年终：AI相关工作量是否显著增加？
当时公司应用的核心诉求就一个字：快。我们要以Zui快的速度把AI生成的回复推送到用户面前。 不地道。 而在生成回复的整个链路里RAG——也就是召回与问题相关的用户信息——是至关重要的一环。
还有啊,可验证奖励强化学习还带来了全新的调节维度:更长的推理轨迹、增加模型 思考时间 ,可灵活调控测试阶段的计算量,进而实现能力提升。 呵... .总体来看,这一年的模型未发生显著变化,但强化学习训练的周期大幅延长.与此相关的是,2025年我对各类基准测试彻底失去了兴趣与信任.
转岗后的新挑战
图啥呢？ 转眼之间， 我现在岗位的名片上，Yi经印上了hen时髦的“AI Agent开发工程师”这几个字。Agent，是我换公司后接触的新概念。在我给自己定的入职待办清单里第一项就是搞清楚Agent到底是个啥。经过一段时间的摸索，我的理解hen简单：它就是一种Neng够独立完成某项工作——比如规划行程——的智Neng工具。
医疗与律法:在医疗领域,AI辅助放疗系统显著提升诊疗效率与精准度,使中小医院可共享大医院专家经验.2025年,中国人工智能的发展历程可概括为 技术破壁、 不如... 产业赋能、治理完善 的三重叙事.
忙碌的一年
其实我好几次dou想提笔把这些念头记下来但每次dou主要原因是太“忙”而作罢。这里说的忙，不是那种摸鱼的忙，而是实打实的从早上9点干到晚上9点，周末还得加班。工作时间里我要么是在疯狂写代码，要么是在啃AI相关的文档准备应用。剩下的那点时间，我只想瘫着休息。哪怕是周geng的那些内容，大多也是我在上下班地铁上用手机敲出来的。
在用了Google ADK几个月后公司又给了我机会去试各家模型：Claude、 Gemini、ChatGPT，还有国内的豆包、Qwen、DeepSeek等等。挨家挨户用下来我对各家模型的脾气秉性算是摸得差不多了。它们有个共同点，就是几乎dou适配接口标准，一边也dou有自家的SDK。但Zui让我头疼的是同样的提示词，在不同模型上的效果简直是天差地别。
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这种爽感是真实的，但随之而来的也是一种迷茫。Ru果需要深度，我是不是应该去研究大模型的工作原理？就像当年死磕内存、CPU和操作系统一样？现在的我，在使用AI的过程中，经常陷入一种“知其然不知其所以然”的状态。
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大会发布的《2026人才趋势报告》显示,2025年AI相关岗位的月均新发职位数同比增长74%,呈现出 井喷 态势。.开播时间 | 1-23 14:30 向上生长·势...
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格局小了。 刚离开那会儿， 我曾给自己立了个Flag：必须把那本厚厚的《Effective Python》啃完，然后基于书里的知识点，一篇接一篇地写博客，再出一期期的教学视频。那时候的想法hen单纯，觉得这才是技术成长的正道。
除了累，还有一种虚荣心在作祟。我总觉得这篇应该写得完整一点、专业一点、有深度一点。后来啊就是写两句觉得不满意，停下拖延，一转眼就拖到了年底，弄一下...。
RAG数据库对比与Redis-Stack的应用
别犹豫... 为了这个“快”字， 我硬着头皮对比了三个向量数据库：Qdrant、Milvus和Redis-Stack。测试过程其实挺枯燥的， 把各家数据库部署到本地，灌入相同的数据，然后用同样的问题去跑召回，Zui后kan谁的效果好。说实话，具体的对比标准我现在忘得差不多了文档dou还在公司的库里但结论是明确的：Redis-Stack胜出。
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