2025年 1 月，DeepSeek火爆全球 ，美国资本市场一片狼藉，以前没很少用过和接触过大模型的人也都加入了了解和学习DeepSeek的过程。

题图：知乎 Maxwell

国产大模型DeepSeek凭借开源策略与成本优势实现Ai工程技术突破，大模型驱动的智能体（Agent）技术预计将在2025年进入井喷期。

本文结合AI技术架构演进逻辑与产业相关案例，畅享一下2025年大模型Agent开发的十大关键趋势。

题图：通往 agi之路

一、低代码开发框架：有限场景下的效率革命

低代码平台（如Coze、Dify）在简单业务流程中将展现价值.得到更广泛用户和受众。

金融机构可利用模板完成信贷初审Agent开发，实现收入门槛、征信记录等基础规则的自动化筛选，但复杂风控模型仍需专业团队建设。教育领域知识问答Agent可辅助教师完成标准化备课资料整理，有效降低重复劳动。

二、原生能力调用框架：特定领域的效能提升

大模型Function Calling接口在结构化数据处理中表现突出，并越来越作为大模型的基本核心功能出现。

比如工业质检Agent可辅助识别3C电子产品的屏幕划痕等明显缺陷，使人工复核效率提升。金融领域Agent支持实时解析上市公司财报关键指标，辅助分析师快速定位潜在风险企业。

三、代码级开发框架：复杂系统的渐进式改造

LangChain、Langragh等框架在企业知识管理领域取得突破，并出现面向C端市场的现象级应用。

比如某汽车厂商通过集成RAG技术，构建售后维修知识库Agent，将技师故障诊断准确率提升。但航天等安全敏感领域，Agent可能仅用于设计阶段模拟燃料配比影响，实际发射控制仍由传统系统主导。

四、多智能体协作架构：小范围场景验证

AutoGen等多Agent系统将在单一业务场景中初见成效。例如交通调度Agent使早高峰通行效率提升，但跨系统协作（如充电桩联动）仍存在数据接口标准化难题。制造车间内物料调度Agent可降低仓储闲置率，验证模块化协作的可行性。

五、企业级Agent平台：垂直赛道的价值深耕

阿里百炼等Agent平台在标准化流程中创造价值。

零售企业通过库存预测Agent实现畅销品补货周期缩短，但长尾商品预测仍需人工干预。法律机构针对NDA等标准合同开发审查Agent，条款审核效率提升，复杂商业条款仍需律师复核。

六、多模态融合框架：特定模态的增强应用

多模态技术优先在数据对齐度高的场景落地。

工业巡检Agent融合红外图像与设备日志数据，使异常检测响应速度提升。教育领域口语测评Agent通过声纹识别与文本分析，实现发音错误定位准确率提升。

七、开源技术生态：社区驱动的场景创新医疗领域

基于ClinicalBERT开源模型构建的病历摘要生成Agent，提升在单病种场景准确率。但跨科室应用仍需专业医学知识注入，开源模型更多承担基础能力支持角色。

八、隐私增强计算：封闭场景的合规突破医疗

集团内部通过迁移学习构建的糖尿病用药推荐Agent，使治疗方案个性化率提升。金融领域Agent通过差分隐私技术处理用户行为数据，在反欺诈场景误报率降低。

九、无代码平台崛起：标准化流程的轻量化改造

营销领域用户画像Agent可完成基础标签分类（如性别、年龄段），但高价值客户识别仍需人工建模。HR面试评估Agent能自动提取候选人技能关键词，使简历初筛效率提升，但胜任力模型构建依赖专业HR输入。

十、伦理治理体系：高风险场景的底线约束

欧盟AI法案要求金融、医疗等高风险Agent提供主要决策依据。中国《生成式AI管理办法》明确自动驾驶等场景必须保留人类接管权限，技术层面需实现关键决策日志可追溯。

从业者学习建议

1. 完善技术栈掌握

至少一种低代码开发工具（Dify/Coze）+ 一门编程语言（Python）深入理解RAG、Function Calling等核心技术的适用边界 关注MoE、状态空间模型等底层架构演进。

2. 业务精进

在医疗/制造/金融中选择一个垂直领域深耕业务知识学习BPMN等流程建模方法，精准定位可自动化环节研究行业数据治理规范（如医疗HIPAA）

3. 工程能力

掌握MLOps全流程工具链（从数据标注到模型监控）学习边缘计算部署方案，应对实时性要求构建风险评估框架，平衡AI效用与合规成本

4. 思维进化

从"完全替代"转向"人机协同"设计思维建立"场景-数据-算法-ROI"的闭环验证逻辑关注IEEE《人工智能伦理设计》等标准体系

总结：理性演进中的生态重构

DeepSeek的实践印证了"场景驱动、渐进替代"的技术落地逻辑。2025年的Agent开发将呈现两大特征：在技术侧，低代码工具降低应用门槛，但核心场景仍需代码级深度优化；在产业侧，垂直领域头部企业主导生态建设，中小企业聚焦细分场景改造。从业者需建立"技术锚点+场景纵深"的双重能力，方能在AI价值重构期把握先机。

👉👉【DeepSeek本地部署文档】

https://pan.quark.cn/s/7e0fa45596e4

最近，我的DeepSeek本地部署文章在CSDN阅读量意外小爆，评论区被两类留言淹没：一类是技术爱好者追问“如何用消费级显卡跑通大模型”，另一类是职场人焦虑“我的工作会被AI取代吗？”这两个问题的背后，折射出一个残酷的真相：大模型技术正在重构所有行业的生存法则，而掌握这项技术的人将获得通往未来的船票。

DeepSeek的火爆对普通人意味着什么？

DeepSeek的火爆并非偶然。它代表了一种技术趋势：大模型技术正在从实验室走向大众。过去，大模型技术似乎只属于科技巨头和学术机构，普通人很难接触到。而现在，随着开源社区的活跃和技术的普及，像DeepSeek这样的工具已经可以让普通用户在自己的设备上部署和使用大模型。

对于普通人来说，DeepSeek的火爆意味着：

1. 技术门槛降低：大模型技术不再遥不可及。通过本地部署，普通人也可以体验到强大的AI能力，无论是文本生成、对话系统还是其他AI应用。

2. 个性化需求得到满足：大模型可以根据用户的需求进行定制化调整，满足个性化的应用场景。比如，你可以训练一个专门用于写作、编程或翻译的模型。

3. 未来职业机会：大模型技术的普及将催生大量新的职业机会。无论是AI工程师、数据科学家，还是AI产品经理，掌握大模型技术将成为未来职场的重要竞争力。

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DeepSeek的底层逻辑：大模型技术的核心

DeepSeek的底层逻辑正是基于大模型技术。大模型，顾名思义，是指参数量巨大、训练数据丰富的深度学习模型。这类模型通过海量数据的训练，能够捕捉到复杂的语言模式和知识结构，从而在各种任务中表现出色。

一、大模型岗位薪资揭密：应届生年薪40万起，跨界人才溢价300%

根据智联招聘《2024人工智能人才发展报告》，大模型相关岗位薪资较传统IT岗位平均高出67%，且呈现三大特征：

1.应届生起薪碾压传统行业

大模型算法工程师：本科28-40万/年，硕士40-60万/年

AI产品经理（无经验）：25-35万/年

（数据来源：猎聘2024校招季统计）

2.跨界人才溢价惊人

医疗+大模型复合人才：薪资较纯医疗背景提升200-300%

金融风控+大模型工程师：年薪可达80-150万

（案例：某三甲医院影像科医生转型AI医疗，薪资从25万跃升至75万）

3.中小企业重金抢人

二线城市AI初创公司开出“北上广深同薪”政策

某成都电商企业为AI推荐算法工程师开出百万年薪

二、行业大地震：这些岗位正在消失，这些岗位正在爆发

▍消失中的岗位（3年内高危职业）

• 基础数据标注员（已被AutoML取代90%工作量）
• 初级代码工程师（GPT-4可完成60%基础代码）

▍爆发中的黄金岗位

1.大模型训练师

• 某直播公司开出82万年薪招聘“带货大模型调教师”
• 核心技能：Prompt工程+垂直领域知识（如美妆/3C）

2.AI业务流程重构师

• 制造业龙头企业50万年薪招聘“生产流程AI化专家”
• 典型案例：富士康通过大模型优化生产线，减少30%人力成本

3.AI伦理合规官

• 金融机构新增岗位“大模型风控总监”，年薪超百万
• 职责：防止AI在信贷审核、投资建议中出现歧视性输出

三、普通人破局指南：无需代码基础，三步抢占AI红利

我整理了全网稀缺的《大模型落地应用实战资料包》包含：

1.LLM大模型学习大纲+路线图

2.152个大模型各行业结合的落地案例集

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5.真实大厂岗位面试题库

6.640套AI大模型行业白皮书

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结语：你正在经历人类史上最大规模的生产力革命

当东莞工厂用大模型替代500个质检员，当律所AI助理处理80%合同审查，当小红书博主用AI生成90%的图文内容——这场变革不再关乎“是否会发生”，而是“你站在哪一边”。

记住两个数字：

• 2023年全球大模型应用市场规模：270亿美元
• 2027年预测市场规模：4070亿美元

这中间3700亿美元的增量市场，就是普通人改写命运的机会。4年后你会感谢今天的决定。