2025年，隨著deepseek引起的AI大模型技術的深度革命，帶來了很多機會和挑戰，前端程序員作為互聯網里一個普通但必不可少的崗位，在當前形勢下，需要主動變革才能走的更穩。本文簡單介紹三個方向，Web3前端、全棧、AI Agent。

在AI大模型成本大幅降低但質量依然頂級的前提下，一定會加速AI應用的全面落地，所以25年理論上，崗位會變多，因為不管是什么蝦兵蟹將都想在AI應用里分一杯羹。會有新錢，會有新公司，會有新崗位。

但是如果依然按照傳統的前端思維繼續走，可能路會比較難了。經常了解前沿新聞的都知道，也都體驗過，AI大模型帶來的編程方面的巨大變革。不管你的前端技術多好還是多差，在AI技術的輔助下，水平差距都不會特別大，尤其是初級和中級之間。

這樣就很有必要提升自己的競爭力了。

我最近了解了一下市場，基本上市場表明，現在前端需要朝三個方向分叉。

永遠跟著市場走，因為你最終是要進入市場的，別人說什么都不重要，他不招你去他那里工作，他說了不算。

公眾號：Code程序人生，個人網站：https://creatorblog.cn

Web3前端方向

應該很多人都了解過Web3和區塊鏈，我也玩Crypto有幾年的，但是一直都沒詳細了解過相關的技術崗位。

最近研究了一下，發現主流崗位其實可以大致分為兩個，Web3前端開發和智能合約開發。當然還有很多衍生的崗位，密碼學和底層鏈開發之類的，崗位數量就比較少了，而且大部分都在國外。

Web3前端開發和智能合約開發是在國內有充分就業崗位的。

Web3目前的核心概念其實都是圍繞智能合約的，你可以簡單理解智能合約就是傳統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刪改查的，Web3的前端本質上來說，就是和智能合約交互來完成增刪改查。

因為前端這個角色的職責是比較固定的，在任何時期，前端的職責都是在提供一個友好的UI界面的前提下，讓用戶完成他們的主觀行為，這個主觀行為本質上都離不開增刪改查。

所以，區別只是前端交互的對象不同。

技術棧上也幾乎沒有轉型的門檻。

我也是跟相關從業人士深度交流后知道，在國內想從Web2前端轉Web3前端，其實在了解完一些基本概念之后，多學習兩個庫的使用ethers.js和wagmi。

• ethers.js是比較原生的和以太坊鏈交互的庫。

• wagmi其實就是封裝了很多更加友好的Hooks。

既然學習的對象是一些庫，本質上就是學習API的過程，沒什么難度。

全棧方向

我聽很多程序員都說過，大公司里是沒有全棧這種崗位的，需要你專精一個崗位的技術棧。這話說的沒什么問題。

但是，全棧方向，并不是要你進了公司里，上午寫前端，下午寫后端，晚上自己和自己聯調。

而是要了解后端的工作流，這樣會極大提高你的工作效率和競爭力。當然，在必要的時候，如果后端人手不夠，但是你當前又沒有工作要做，給你分配一些后端部分的工作，你能夠勝任是最好的。

我很贊同deepseek在招聘的JD里寫的一句話：

“我們相信技術是互通的，對系統設計美感的追求最終也能收束統一”。

deepseek在招聘的崗位里就有很多全棧。人家只是想，在需要你寫前端的時候，你能寫，需要你寫后端的時候，你也能夠勝任，而不是上午前端下午后端，一個人同時當兩個用。

在完全了解過后端的工作流之后，再作為一個前端進行和后端的聯調時，就會順暢特別多，因為我懂你…

作為一個前端出身的人，在進行全棧方面的努力時，還是優先選擇Nodejs和Python這些語言比較容易。語言其實不是很重要，語言只是解決問題的工具，會很多語言并不厲害。

AI Agent方向

AI Agent是一種以大型語言模型（LLM）為核心驅動的智能系統，具備自主感知、規劃、記憶和工具使用能力，能夠獨立完成復雜任務的自動化執行。它不同于傳統AI或單一的大模型，其核心在于通過"大腦（LLM）+ 四肢（工具）"的協作模式實現目標導向的主動決策。

簡單點說，就是讓AI擁有自己解決連續問題的能力，比如用戶說"幫我策劃一下周末的旅行"，AI Agent會自己完成查機票、訂酒店、規劃路線，甚至根據天氣調整計劃的情況。

現階段很多AI Agent框架都是基于JavaScript和Python完成的。

和一些相關從業人士深度交流后知道，想轉型這個方向的話，優先學習和理解LangChain框架，這個框架是支持JavaScript和Python，也是業內很主流的。

總結

從轉型成本上來說，AI Agent > 全棧 > Web3。作為前端開發，在不同時期想辦法提前自己的競爭力是關鍵。并不是說傳統前端的技術路線沒飯吃了，只是初級、中級、高級的差距在現階段AI技術的輔助下在逐漸縮小，差距縮小就等于有更多的競爭對手，并且會有更低的待遇。