🎯 **明确职业发展定位**：当前面临职业生涯的十字路口，核心诉求是找到一个既能发挥现有.NET和前端技能，又能适应AI发展趋势的职业方向。鉴于对AI应用层（Prompt工程、工作流）的熟悉和对高阶Agent工具（如Manus, Claude Code）的兴趣，可以考虑两个主要方向：一是深化AI应用层技术，打造更复杂、更专业的AI解决方案；二是转向AI模型底层或更接近模型核心的研发领域，这需要弥补数学和模型原理的知识短板。

🐍 **技术学习路线规划**：考虑到.NET背景和对AI的需求，建议初期重点学习Python，它是AI领域最通用的编程语言，拥有丰富的库和框架。在掌握Python基础后，可以系统学习大模型的基础理论，包括线性代数、微积分、概率统计等必要的数学知识，并逐步深入理解深度学习、神经网络以及Transformer等大模型的核心架构和原理。对于应用层深耕，则可以专注于学习和实践更复杂的Agent框架、多模态模型集成、以及优化模型推理和部署等技术。

📚 **推荐学习资源与方法**：对于数学基础薄弱但想深入模型原理的，可以寻找专门针对AI领域的数学入门课程，或者选择那些数学要求相对较低但侧重实践的AI框架和工具进行学习。推荐阅读经典AI书籍，如《深度学习》（花书）、《动手学深度学习》，并关注Coursera、edX等平台上的相关课程。对于Agent应用工具方向，可以深入研究开源项目，阅读相关论文，并通过实际项目来打磨技能，例如尝试构建更复杂的自动化工作流或模拟人类决策过程的AI系统。

最近一直在思考职业方向的问题，有点焦虑，想求一个明确方向或学习路线。

我是奔 4 的.NET 程序员，职业生涯主要做.NET 开发，前端以 Vue/React 为主。Java 十年没写过了，Python 也不会。

这两年 AI 起来之后，也做了不少通过 API 调用大模型的项目。写了很多 Prompt ，搭过不少 AI 工作流，Coze 、n8n 、Dify 、RAG 这些都比较熟悉了，对 AI 的应用层自觉还算了解。

但是说实话，总觉得应用层这个东西太浅了。调 API 、写 Prompt 、搭工作流，这些门槛真的高吗？加上现在到处都是博主在宣传"小白也能做 AI 应用"、"零基础搭建 AI 工作流"、"有手就行"，感觉把这个门槛拉得更低了。看到这些心里就更慌，觉得自己做的这些早晚会被替代。再加上年龄摆在这，越想越焦虑。

所以很想深入学习 AI 大模型方向，职业进阶，但完全不知道从哪里入手，有什么曲线较好的学习路线。

是先学 Python ？还是去学大模型原理课程？但数学底子一般。

或者说换个思路，就在应用层深耕，把复杂 Agent 这些做到极致，拔高应用层的技术？个人稍微倾向于深耕做类似 Manus 或 Claude Code 这种高级的 Agent 应用工具的方向。

真的挺迷茫的。不知道有没有和我情况类似的朋友，或者有经验的大佬能给个方向？有什么课程或书籍适合我这种背景的？

不求速成，只是想找个清晰的方向，踏实学下去。

先谢谢大家了🙏