大模型思维

最近一段时间80%的时间都转型到大模型了可能也是大势所趋（浪潮汹涌）

Diff

与传统研发模式相比，大模型带来了新的工作模式。在我这段时间使用下来主要表现在以下方面

  1. 泛化：大模型真真切切的实现了一些能力—之前存在于“自然语言”描述无法代码化的知识变成模型的Instructions

  2. 共识：基座模型能力榜日新月异，Tokens也越来越便宜，生产力全面“大模型”化的势头Unstoppable

  3. 提效：现阶段的模型已经可以通过MCP、RAG等基建长出手脚，面对自然语言的知识可以瞬间赋能（不应该说黑话），往小了说，有一个聪明的实习生；往大了说，人类知识的传承都被解决了（硅基生命革命！）

如何破局

在这样的背景下，各互联网大厂通通拥抱大模型，个人怎么在这样的背景下存活？

拥抱大模型

最近从0-1写了MCP、RAG、也动手搭建了ReAct Agent，后面找时间展开讲讲（挖坑警告）

应用在移动安全领域，目标是给自己团队或者其他团队提效

先说说 MCP，也就是模块化提示工程框架。在搭建过程中，我尝试将复杂任务拆解成一个个小模块，配合动态上下文管理，成功解决了传统提示工程在多轮对话中容易 “掉线” 的问题。这就好比把一道难题拆解成多个小问题，逐个击破，效率自然就上来了。​

RAG 系统的落地同样有趣。它就像是大模型的 “私人图书馆管理员”，能从海量的移动安全知识库中精准检索信息，再结合大模型的生成能力，输出的内容既准确又高效。以前大模型回答问题时，有时会出现 “一本正经胡说八道” 的情况，有了 RAG，这个问题得到了极大改善。​

ReAct Agent 的搭建则是一次大胆尝试。不同于传统智能体，它将推理和行动相结合，让智能体在面对移动安全漏洞检测、威胁情报分析等复杂任务时，能够自主规划解决方案。在测试阶段，它成功发现了几个我们人工疏忽的潜在漏洞，着实让人眼前一亮。​

目前，这些技术成果已经应用到移动安全领域，目标很明确，就是帮助团队和同行提升工作效率。

角色转变

作为一个码农，深知Never too old to learn

在这种新的浪潮下我的个人角色也应该有所转变

其实毕业这几年来，我的角色也一直在转变

  • 学生 → 白领

  • 小白 → 专家？

  • 单身狗 → 丈夫

  • 租客 → 房奴

    未来可能还有…

  • 孩子 → 父亲

  • Worker → Thinker!

角色转变不可怕，可怕的是在浪潮中被淘汰。