从算法工程师到 AI Agent 开发者：我的转型之路

时代的洪流

2026 年，回望过去三年，AI 领域发生了翻天覆地的变化。从 ChatGPT 的横空出世，到 Claude 4.5 的智力涌现，作为一名曾在中科院攻读硕士，而后在百度和联想深耕算法的工程师，我亲历了这场范式转移。

传统的 Bert/RNN 范式早已成为历史。Fine-tuning 甚至都不再是首选，Agentic Workflow 和 In-Context Learning 才是新的王道。

为什么选择转型？

1. 算法岗的消亡：传统的”调参侠”已无路可走。模型的基础能力越来越强，应用层面的创新才是蓝海。
2. Agent 的无限可能：能够自主规划、使用工具 (Skills)、解决开放域问题的 Agent，正在重塑软件开发的边界。它不仅仅是 Chatbot，更是 Digital Worker。

我在做什么？

现在，我 All in Adaptive Agents 与 Vibe Coding。 我不只关注模型本身，更关注如何构建强大的 Agent System：

• Memory Frameworks: 研究 Adaptive Memory 等分层记忆机制，让 Agent 拥有长短期记忆。
• Tool Use: 利用RL通过 Tool Calling，MCP 为 Agent 赋予操作数据库、终端和浏览器的能力。
• Multi-Agent Orchestration: 利用 LangGraph、CrewAI 编排多智能体协作，解决复杂的工程问题。

转型是痛苦的，但也是兴奋的。如果你还在犹豫，我的建议是：Stop Training, Start Building.