小灰熊AI学员璐芸：从gap到agent开发，我的大模型之路

去年九月，我从上一份工作辞职了。

说出来好像挺轻松，但其实那是我纠结了很久才做的决定。我之前是做 Python 后端开发的，专业是地图学与地理信息系统，算是半个技术出身。这几年一直在写接口、改 Bug、对需求，说不上讨厌，但也越来越没什么激情。

辞职之后我给自己放了一个 gap。

一开始是想着休息一段时间，再看看要不要继续找后端的工作。但休息着休息着，我开始有点慌。不是因为没工作，而是因为突然发现：如果继续走老路，我好像能一眼看到未来几年的样子。

差不多就是：换家公司，继续写后端，继续加班，继续卷。

这不是我想要的。

也是在 gap 期间，我开始频繁刷到各种 AI、大模型、Agent 的内容。看到有人用大模型做自动化工具、做智能助手、做工作流，我会不自觉停下来多看几眼。

有一次我对自己说了一句实话：我好像对这些东西，比对后端业务更感兴趣。

但问题也很现实——

我几乎是大模型 0 基础。

会 Python，不代表会大模型；看过几篇文章，不代表能做项目。我很清楚，如果真想往这个方向走，靠自学瞎摸，大概率会走很多弯路。

后来在 B 站刷到了小灰熊AI的信息。

最开始我没有立刻报名，而是听了几节课、看了不少学员分享。让我比较安心的一点是：课程里讲的不是“听懂就算”，而是要带着把东西做出来。

这对想转行的人来说，非常重要。

我报名的时候其实挺焦虑的。一方面小灰熊用的后端很多，有智泊、魔泊云，也有国内其他领先的技术团队，后面才知道大部分优秀的平台都是这样。

另一方面是 gap 状态，没有收入；另一方面是我给自己定了目标——希望尽快往 Agent 开发方向靠。所以我选择了插班 22 期，进度会更快，压力也更大。

刚开始上课的那几天，说实话有点懵。

各种新概念、新工具、新流程，一股脑地来。有几次我都在想：是不是自己太冲动了？

但慢慢跟着学下来，我发现节奏其实是可控的。老师会先讲清楚思路，再拆成一步一步的操作。我以前写后端时积累的一些编程基础，也开始慢慢派上用场。

第一次成功跑通一个带简单逻辑的智能体小 Demo 时，我心里特别踏实。

不是因为它多复杂，而是因为我突然意识到：原来我是真的可以往这个方向走的。

现在的学习状态，基本就是白天学课程、跟着敲，晚上复盘、补细节。进度赶得挺紧，但反而让我没有太多时间去内耗。

我最大的变化是：不再天天纠结“我到底适不适合转行”，而是变成了“下一步我还能把什么功能再做好一点”。

对我来说，小灰熊AI更像是给了我一条比较清晰的路线，而不是告诉我一个很遥远的结果。

我现在还不敢说自己已经成功转型，但至少，我已经离“想成为的自己”近了一步。

比起继续在原地犹豫，我更庆幸的是：那天我点了报名。

如果你也在 gap，如果你也在考虑转方向，我想说一句很实在的话：

不用等完全准备好再开始。边走边补，才是常态。

而我，也还在路上。