AI Builder，致力于学习和传播跨大厂与传统企业的AI落地、AI编程与工程管理实战经验。
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隔壁业务负责人给我看，他刚招到的 Agent 工程师。
一看履历：某知名 Agent 项目发起人兼核心贡献者，GitHub 上万 star。
第一反应：真招到高手了。
第二反应：这么优秀的人，也没能靠 Agent 商业化养活自己
我已经不再专职负责 AI，算是靠边站了。
但最近招传统研发，我发现一个很有意思的变化：
一些候选人的履历，甚至比我之前招的 Agent 工程师更适合 AI 岗位。
不是 AI 岗位消失了。
而是业务量一上来，AI 赋能就不再是加分项，而是基本功。
AI 正在从一个岗位，变成所有研发岗位的默认能力。
组织安排我去做 APP，不搞 AI 了
我反而觉得是好事。
之前是在老项目上做智能体赋能：
成功怎么定义，不在我；
交付压力和最终效果，却要我背。
智能体做好了，最多谈降本。
APP 做好了，可以直接谈用户、增长和营收
最近踩了一个大坑：
让新人团队去做高风险 agent 项目。
而部门节奏，还是传统瀑布交付模式。
结果很骨感：
两个项目延期。
产研矛盾激化。
最后只能解散重组。
低成熟团队，不宜扛高不确定 agent 项目。
更不要把 agent 团队独立出来，像外包小组一样接需求。
朋友圈看到一个前同事入职某知名 AI 公司。
想起来几年前我跟她都是进了裁员名单。
更黑的是她本来得个奖，宣布被裁但还没离职，她部门的某些人把人家的奖瓜分了一下。
这么看来，被裁反而是好事，离开池浅王八多的地方。
有些 Agent 需求，研发说做不到：“当前 Workflow 模式实现不了。”
差点要跟产品经理吵起来。
但我的判断一般是：不是 Workflow 不行，是研发的抽象层级太低。
确定性路径继续走 Workflow，非确定性部分动态调 Skill，甚至 Workflow 本身，也可以变成一个 Tool
这时候设计模式尤其重要
招聘时遇到不错的候选人，
如果薪资基数太低，我会尽量帮他往上抬。
但往往这类候选人觉得自己委屈多年，终于遇到机会了，期望直接翻倍。
我能理解。
可涨薪幅度太大，是我要拿自己的信用跟人情，一层层去闯审批。
最后只能作罢。