2025年,随着deepseek引起的AI大模型技术的深度革命,带来了很多机会和挑战,前端程序员作为互联网里一个普通但必不可少的岗位,在当前形势下,需要主动变革才能走的更稳。本文简单介绍三个方向,Web3前端、全栈、AI Agent。
在AI大模型成本大幅降低但质量依然顶级的前提下,一定会加速AI应用的全面落地,所以25年理论上,岗位会变多,因为不管是什么虾兵蟹将都想在AI应用里分一杯羹。会有新钱,会有新公司,会有新岗位。
但是如果依然按照传统的前端思维继续走,可能路会比较难了。经常了解前沿新闻的都知道,也都体验过,AI大模型带来的编程方面的巨大变革。不管你的前端技术多好还是多差,在AI技术的辅助下,水平差距都不会特别大,尤其是初级和中级之间。
这样就很有必要提升自己的竞争力了。
我最近了解了一下市场,基本上市场表明,现在前端需要朝三个方向分叉。
永远跟着市场走,因为你最终是要进入市场的,别人说什么都不重要,他不招你去他那里工作,他说了不算。
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Web3前端方向
应该很多人都了解过Web3和区块链,我也玩Crypto
有几年的,但是一直都没详细了解过相关的技术岗位。
最近研究了一下,发现主流岗位其实可以大致分为两个,Web3前端开发和智能合约开发。当然还有很多衍生的岗位,密码学和底层链开发之类的,岗位数量就比较少了,而且大部分都在国外。
Web3前端开发和智能合约开发是在国内有充分就业岗位的。
Web3目前的核心概念其实都是围绕智能合约的,你可以简单理解智能合约就是传统Web2的接口。
所以Web2的前端可能大部分工作都是和接口交互完成增删改查的,Web3的前端本质上来说,就是和智能合约交互来完成增删改查。
因为前端这个角色的职责是比较固定的,在任何时期,前端的职责都是在提供一个友好的UI界面的前提下,让用户完成他们的主观行为,这个主观行为本质上都离不开增删改查。
所以,区别只是前端交互的对象不同。
技术栈上也几乎没有转型的门槛。
我也是跟相关从业人士深度交流后知道,在国内想从Web2前端转Web3前端,其实在了解完一些基本概念之后,多学习两个库的使用ethers.js
和wagmi
。
ethers.js
是比较原生的和以太坊链交互的库。wagmi
其实就是封装了很多更加友好的Hooks
。
既然学习的对象是一些库,本质上就是学习API的过程,没什么难度。
全栈方向
我听很多程序员都说过,大公司里是没有全栈这种岗位的,需要你专精一个岗位的技术栈。这话说的没什么问题。
但是,全栈方向,并不是要你进了公司里,上午写前端,下午写后端,晚上自己和自己联调。
而是要了解后端的工作流,这样会极大提高你的工作效率和竞争力。当然,在必要的时候,如果后端人手不够,但是你当前又没有工作要做,给你分配一些后端部分的工作,你能够胜任是最好的。
我很赞同deepseek在招聘的JD里写的一句话:
“我们相信技术是互通的,对系统设计美感的追求最终也能收束统一”。
deepseek在招聘的岗位里就有很多全栈。人家只是想,在需要你写前端的时候,你能写,需要你写后端的时候,你也能够胜任,而不是上午前端下午后端,一个人同时当两个用。
在完全了解过后端的工作流之后,再作为一个前端进行和后端的联调时,就会顺畅特别多,因为我懂你…
作为一个前端出身的人,在进行全栈方面的努力时,还是优先选择Nodejs
和Python
这些语言比较容易。语言其实不是很重要,语言只是解决问题的工具,会很多语言并不厉害。
AI Agent方向
AI Agent是一种以大型语言模型(LLM)为核心驱动的智能系统,具备自主感知、规划、记忆和工具使用能力,能够独立完成复杂任务的自动化执行。它不同于传统AI或单一的大模型,其核心在于通过"大脑(LLM)+ 四肢(工具)"的协作模式实现目标导向的主动决策。
简单点说,就是让AI拥有自己解决连续问题的能力,比如用户说"帮我策划一下周末的旅行",AI Agent会自己完成查机票、订酒店、规划路线,甚至根据天气调整计划的情况。
现阶段很多AI Agent框架都是基于JavaScript
和Python
完成的。
和一些相关从业人士深度交流后知道,想转型这个方向的话,优先学习和理解LangChain
框架,这个框架是支持JavaScript
和Python
,也是业内很主流的。
总结
从转型成本上来说,AI Agent > 全栈 > Web3。作为前端开发,在不同时期想办法提前自己的竞争力是关键。并不是说传统前端的技术路线没饭吃了,只是初级、中级、高级的差距在现阶段AI技术的辅助下在逐渐缩小,差距缩小就等于有更多的竞争对手,并且会有更低的待遇。