随着AI技术的发展传统前端工程师的角色正在被重新定义。大厂如蚂蚁、京东、美团等纷纷调整组织架构将前端、后端、测试岗位合并为全栈工程师或Agent开发全栈工程师。AI技术的进步使得写页面的工作不再值钱纯前端岗位逐渐消失。文章探讨了这一趋势对程序员的影响建议程序员积极转型学习全栈技能以适应大模型时代的发展。同时强调了收藏和关注的重要性以获取更多技术分享和转型指南。前端这个词正在从大厂的组织里消失蚂蚁把一个岗位名从组织里拿掉了。今年7月支付宝体验技术部不再以独立部门形式存在原有成员分流到各条业务线岗位名称从前端工程师统一调整为Agent开发全栈工程师。七月底支付宝体验技术部正式拆分。这个2015年成立的团队孵出了 Ant Design 和 AntV——做前端的没人不知道这两块招牌。拆分之后原班人马分流到各条业务线岗位名称从前端工程师统一改成Agent 开发全栈工程师。这个团队的创始人玉伯在小红书发了一张灯塔的图配文心中有悲伤更多是喜悦。一座做了十年前端基础设施的灯塔就这么被自己所在的公司吹灭了——你很难不为这句话停一下。但蚂蚁不是唯一一个动手的。就在同一个七月网商事业群把前端、后端、测试三块标签全抹了统一叫研发工程师测试转研发给了半年过渡期京东更绝直接在招聘系统里把前端工程师这个岗位名删了美团把前端团队并进后端工程组改叫全栈研发。连前阿里的技术高管都在内部分享里放话以后技术岗统一叫 Agent 工程师任务不再按前后端分按产品目标分。一个叫了快三十年的岗位名——从互联网公司出现前端那天算起——正在被从组织架构里悄悄拿掉。公司给的说法很体面不是裁你是重构岗位定义。理由也摆在台面上AI 把写页面的活儿干没了。以前一个后台、一个表单列表一个前端得花两三天现在产品经理打一行字几分钟 AI 就给你吐出一套带样式的完整工程。当写页面不再值钱专门养一批只写页面的人对大厂来说就成了冗余成本。再加上中台那套避免重复造轮子的逻辑是移动互联网时代攒下的到了智能体时代蚂蚁自己的判断是行不通了——用户跟 App 交互从点按钮变成了跟智能体说话页面不再是产品的全部入口变成了说一句话。于是组织先动起来。横向把各业务的技术线打通纵向把中台拆开、人沉到业务线汇报关系也从技术负责人改挂到产品负责人。一句话技术不再是一个独立的山头它得跟着业务跑。可组织调整这四个字落到每个人头上是实打实的裂缝。一个做了八年前端的人明天得起学 Node、学数据库、学怎么写后端接口简历上那一栏前端工程师得改成全栈可他心里清楚自己离真全栈还差着两年。公司给半年过渡期听着宽厚但半年能补齐八年的纵深吗岗位名可以一夜之间改掉人换技能栈要以年计。这中间的时差公司用转型两个字就盖过去了盖不住的是每个人半夜刷招聘软件时的那点慌。账本也压在另一边。蚂蚁2025年研发投入冲到350亿同比涨了近一半可同年净利润按财报口径推算大约153亿同比掉了六成。一个往上、一个往下出现在同一年。大厂在 AI 上饱和式投入利润先塌为敬组织动得比利润还快——因为人比机器好调。招聘市场其实比组织走得更早。大厂挂出的前端岗职责早已扩到智能体服务编排、多端开发、音视频底层。市面上早就在招全栈只是很多人不愿承认自己已经被重新定义了。前端已死喊了快十年这回好像不是狼来了。但真正消失的是纯前端这个工种不是一个行业。架构、工程化、性能、可视化、AI 前端基建照样缺人。只是那个安安稳稳只写页面、到点下班的时代是真的回不去了。玉伯说心中有悲伤更多是喜悦。悲伤好懂喜悦是什么也许是一个做了十年的人终于敢承认那个靠手写页面就能安稳一辈子的幻觉本就不该存在。大模型的知识又多又杂到底怎么学做这行久了被问最多的问题就一个大模型的知识又多又杂我到底先学啥翻了一堆资料看啥都像重点结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍零基础、应届生、转行的都适用。跟着走至少方向不乱、不瞎忙学完拿得出手。第一阶段10天初阶应用这一阶段就一个目标把大模型真正玩明白不是只会聊天那种而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用这阶段正式进实战目标很实在做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库一个 agent 对话机器人。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…走完这 30 天Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用简历上也敢写大模型应用开发了。第三阶段约20天动手微调学到这你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调搞出垂直领域的专用小模型。为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料第四阶段20天商业闭环部署落地技术学完落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…想要入坑大模型的朋友给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料1、大模型系统化学习路线2、大模型学习视频教程3、大模型学习书籍电子文档4、AI大模型最新行业报告5、大模型项目实战配套源码6、2026大模型大厂面试真题7、为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。8、适合谁学传统后端 / Java / 前端开发想转型 AI 应用大学生、应届生想拿更好的 offer产品经理、运营想武装职业竞争力技术负责人想给团队落地提效学习是反人性的但回报是真金白银。技术会更新赛道会切换但只要你先动手机会就永远站在你这边。9、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料好了就写到这。路线是死的人是活的卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。