马云：AI或让教育回归教育本身
我昨晚翻到一个 agent 工程师的 JD，要求至少 5 年经验。当时第一反应是：这门槛是不是设高了？后来想想，其实合理。说到底，harness engineering、context engineering、loop engineering，拼的不是写代码的手速，而是软件工厂外围那层基础设施。这东西要稳。什么叫稳？什么叫代码简洁？什么样的架构更可靠、更有扩展性？这些判断，靠的是年头堆出来的工程品位，不是看几篇博客就能补齐的。我最近在带新人时就一直在想这个悖论：Agent 工程师、Agent Infrastructure 这些新岗位，明明需要老工程师的判断力，可年轻人不坐这个位置，又怎么攒出经验？我真正担心的不是岗位少，而是年轻人上不了牌桌。但我又拐回来想通了一点——工具前移。AI 帮我们自动化编程、CI/CD、信息收集，既然它是日常工具，接触起点就不该从毕业算起。我更认同把 Agent 这类工具往 K12 推：小学普及概念，初中试着做应用，高中学会自动化学习，到大学毕业时，他可能就已经攒了 5 年以上的「工具经验」。这么看，我们团队后续做新人培养，也会往「早用工具、早建判断」的方向靠。基座要稳，护栏得早扎，根基决定高度。#Agent工程师 #工程品位 #AI落地 #职场成长
发布于 江苏
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