拆了347份Agent岗位JD，总结了一份技能清单请你参考

基于347条真实JD、26万字职位描述的统计分析。数据来源：智联招聘，采集时间2026年6月。

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这篇文章回答三个问题：

1. 市场上AI Agent开发岗到底需要什么技能？

2. 简历上写哪些东西通过率最高？

3. 有什么新趋势是现在入局必须知道的？

每个结论都有数据支撑。

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一、Agent岗市场概况：65%是通用开发工程师

我把347个岗位按名称分了类：

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岗位类型	数量	占比
通用Agent开发工程师	227	65.4%
大模型/LLM方向	29	8.4%
产品经理方向	22	6.3%
算法方向	16	4.6%
后端/服务端方向	13	3.7%
全栈方向	10	2.9%
数据/前端/测试/运营	30	8.6%

如果要找Agent开发岗，65%的池子就是通用Agent开发工程师，不用纠结选算法还是后端。

按经验要求：

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经验	占比
1-5年	60%
5-10年	15%
不限/应届	12%
10年以上	3%

1-5年是最友好的窗口。应届也有12%的机会。

按学历和薪资：

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学历	岗位占比	平均月薪
本科	83%	19,860元
硕士	10%	25,067元
大专	5%	14,150元

本科是绝对主力。硕士溢价26%，但岗位数量只有本科的1/10。

按城市（Top 5）：

北京 > 上海 > 深圳 > 成都 > 杭州

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二、技能金字塔：347条JD告诉你的真相

我把JD文本拆开，统计了每个技术关键词出现的频率，按高低分成三级。

第一级：必须会（出现率 > 50%，不写筛掉一半岗位）

技能	JD出现率
Agent架构设计与开发	72.9%
Python	57.9%
大模型（LLM）	55.9%
RAG（检索增强生成）	47.6%

Python没有争议。RAG虽然"只有"47.6%，但它不是那种泛泛的"了解"，JD里写的是"精通RAG Pipeline搭建"、“熟悉向量检索和重排序”——是具体到组件级的要求。

第二级：核心竞争区（30-50%，决定你能不能进面试）

技能	JD出现率
LangChain	38.3%
API/接口开发	37.2%
Prompt Engineering	36.9%
Java	30.5%

LangChain遥遥领先，第二名LlamaIndex只有12.7%，差距三倍。如果你只学一个Agent框架，学LangChain。

Prompt Engineering在JD里从不单独出现，永远是"Prompt+Agent架构"或"Prompt+RAG"的组合。你不需要单独写一行"精通Prompt"，但在项目描述里要说清楚你设计了什么Prompt策略。

Java的30.5%主要来自大厂后端岗。

第三级：加分项（10-30%，决定了你能拿多少钱）

技能	JD出现率	说明
模型微调	20.2%	>60K的高端岗必备
Go	19.9%	高性能Agent服务
Docker	18.4%	工程化基本功
Dify🔥	**15.3%**🔥	国内低代码Agent平台，2026年快速崛起
高并发/分布式	15.3%	系统设计面试必考
AutoGen🔥	**15.0%**🔥	微软多Agent框架
MCP协议🔥	**14.4%**🔥	Anthropic推出的Agent工具标准，2026年新需求
Function Call	13.5%	Agent调用外部工具的核心能力
LlamaIndex	12.7%	RAG第二选择
FastAPI	11.8%	Python后端标配
MySQL/Redis	13.5%/10.1%	基础存储
Spring	10.4%	Java生态
Kubernetes	8.1%	容器编排
PyTorch	7.2%	深度学习框架

三个🔥标记的重点说：

• MCP协议（14.4%）：半年前的分析文章里完全不存在的词，现在已经出现在14.4%的JD里。Agent的工具调用正在从"手写代码"走向"标准化协议"。

• Dify（15.3%）：国内特色的低代码Agent平台，增长极快，中小公司和传统企业用得尤其多。

• AutoGen（15.0%）：微软推的多Agent框架，对应的是行业从单Agent向多Agent协作的转型。

编程语言排行榜

Python ██████████████████████████████ 57.9%Java   ████████████████ 30.5%Go     ██████████ 19.9%C++    ████ 8.6%Rust   ██ 4.0%JS/TS  ██ 4.0%

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三、“落地”——347条JD里出现率最高的词，超过了Python

这是我做词频统计时最意外的发现。技术词之外，JD里出现率第一的词是它：

关键词	JD出现率
Agent	72.9%
设计	73.2%
优化	73.2%
开发	72.0%
**落地**🔥	**65.7%**🔥
协作	61.4%
Python	57.9%

"落地"的出现率（65.7%）超过了Python（57.9%）。JD里反复出现的句式是：

“有实际项目落地经验”
“能推动AI能力在业务中落地”
“有从0到1的落地能力”

对应的软性要求统计：

要求	JD出现率
独立工作能力	45.0%
项目经验	24.8%
开源贡献	20.5%
学习能力	18.2%
自驱力	6.1%

结论很简单：简历里每一个技术名词，都要附上"你用它做了什么、上线了没有、效果怎么样"。 光列技能不写成果，这版简历在65.7%的岗位面前等于白投。

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四、一个典型Agent开发岗到底做什么？

综合347条JD的职责描述，一条典型JD的六件事：

职责	JD出现率
系统/平台设计与架构	73.2%
性能优化与效果调优	73.2%
功能开发与迭代	72.0%
跨团队协作	61.4%
RAG知识库构建	29.7%
Agent工作流编排	25.4%

注意协作（61.4%）不是凑数的软技能——它意味着你需要和产品、业务、甚至客户沟通，把模糊的需求翻译成Agent能做的事。

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五、Agent岗在哪些行业？

行业	JD占比	典型场景
安全/隐私	15.6%	Agent安全审计、权限管控
智能客服	9.2%	对话机器人、工单处理
金融	8.1%	智能投顾、风控Agent
制造	6.9%	工业自动化Agent
医疗	6.1%	辅助诊断、病历处理
教育	5.8%	智能辅导、出题系统
电商	4.6%	推荐、智能导购
机器人	4.3%	具身智能

安全行业排第一——做的是用Agent来管理Agent、用AI来防AI滥用。这是一个非常新、但增长极快的方向。

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六、你的技能组合能覆盖多少岗位？

根据各项技术的同时出现概率，我算了三档：

基础档（覆盖 ~70% 岗位）  Python + LangChain/LlamaIndex + RAG + Prompt Engineering进阶档（覆盖 ~85% 岗位）  + 大模型实战经验（有项目证明）  + API开发（FastAPI/Flask/Django）  + Docker + MySQL/Redis顶配档（覆盖 ~95%+ 岗位）  + MCP协议 / AutoGen / Dify（至少一个）  + 模型微调经验  + 高并发/分布式系统设计

基础档够资格投，进阶档是真正的竞争区。顶配档看的是你想卷到什么程度。

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七、简历技能关键词（可以直接复制）

AI Agent | LangChain | LlamaIndex | RAG | Prompt EngineeringMulti-Agent | AutoGen | CrewAI | MCP | Function CallingPython | FastAPI | Flask | Go | Java | Spring BootLLM | GPT-4 | Claude | Fine-tuning | LoRADocker | Kubernetes | Redis | MySQL | PostgreSQLVector Database | Milvus | Elasticsearch

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八、项目经验怎么写——"落地"公式

JD里65.7%的岗位要"落地"，所以你的项目描述必须有四个要素：

公式：技术栈 + 规模 + 效果指标 + 上线状态

四个对比：

面试官一眼就扔	能进面试
“了解大模型”	“基于GPT-4搭建Agent对话系统，日均500+调用”
“会用LangChain”	“使用LangChain构建5种Tool Calling链，支持天气/搜索/数据库”
“参与过RAG项目”	“独立完成RAG Pipeline搭建，文档解析+语义切割+向量检索+Rerank，Top-5召回率89%”
“熟悉Python”	“Python 3年，独立开发3个FastAPI后端服务，QPS 2000+”

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总结：三句话

1. 技能：Python + LangChain + RAG 是基本盘（70%），MCP/Dify/AutoGen 正在成为新标配

2. 经验：简历每行技能配一个落地证明（规模+效果+上线）。不然65.7%的岗位直接过滤你

3. 机会：1-5年经验最友好，北京/上海/深圳/杭州是主战场，安全行业意外地是第一大Agent应用领域

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假如你从2026年开始学大模型，按这个步骤走准能稳步进阶。

接下来告诉你一条最快的邪修路线，

3个月即可成为模型大师，薪资直接起飞。

阶段1:大模型基础

阶段2:RAG应用开发工程

阶段3:大模型Agent应用架构

阶段4:大模型微调与私有化部署

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