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- ROGUE.TIGER2026-07-24
各位佬好。
目前在一家传统软件公司做业务后端（Java），最近半年危机感越来越重。这种焦虑主要来自于日常工作中对AI能力的直观感受：
我感觉在代码的完成度、业务逻辑的构建，甚至是代码规范的遵守上，AI智能体和大模型的表现越来越强，通用编程能力上面的经验优势快没有了。
在当前这个环境下比较迷茫，想请教各位佬几个问题，如何提升竞争力：
- 相关技能：作为Java后端，具体应该补充哪些AI技能（看了看JD，很多相关的技能比如RAG架构、Agent编排、Prompt工程、向量数据库管理等），从而保持核心竞争力？
- 语言抉择：在AI应用层（Agent开发），Java目前的生态（Spring AI / LangChain4j）能不能打得过Python？还是说Python必须得学？
- 职业路径：AI能够很好地处理“代码编写”和“业务逻辑”，传统Java后端的这条路后面具体应该怎么走？
想听听各位佬的建议和看法，指点迷津
主楼 - seasonsdisciple2026-07-24
拥抱产品思维，提高你的思维高度，从软件工程等更高的维度去思考你的软件、产品的构建而不是还在拘泥于一行代码、一种语言的优劣。多看前沿技术发展，当然AI相关最好是多去主动了解。不说别的，搞java的几个去看过jep？ ^-^
- ROGUE.TIGER2026-07-24
感谢佬的回复，关于产品思维和跳出代码细节，在产品维度上我觉得应该这样
不过当前是聚焦于研发个人技术提升，主要是想了解：
在当下的AI Agent赛道，主流的技术路线是怎样的？每个语言都有其适合的领域和场景，针对目前AI的大环境，对于一个Java后端来说，哪些具体能力的补充才是最合适的选择，能够最有效地提升自身的市场竞争力？
- seasonsdisciple2026-07-24
你如果已经在通过agent写代码 很多时候你要了解的东西 其实已经脱离了java的范畴 因为现在探索的还是集中在如何让模型能够提供高质量的输出、提高下限 所以这方面已经是工程治理、智能体治理的范畴了 如果你还是停留在java领域 你可以结合AI去深入学习java的前沿技术、以及提高编程品味 这样至少可以在对AI输出的纠偏上起到提效的作用
- seasonsdisciple2026-07-24
因为等待agent干活的时间 除了刷短视频等娱乐 其实顺手去学习、了解前沿知识也是消磨时间的方式