前端转岗 90 天路线

一张能力对照表 + 三段计划 + 简历公式。照着执行即可。

能力对照：你已有的 vs 要补的

岗位要求	前端存量	差距	补法
Python	语法思维（TS 迁移快）	熟练度	速查表 + 实战写，2 周够用
LLM API / Prompt	接口直觉	体感	裸 SDK 调用 + 流式（1 周）
RAG	——	最大短板	平台做一遍 → 代码做一遍（3 周）
工具调用 / MCP	API 设计是强项	机制细节	写 1 个 FC 工具 + 1 个 MCP Server（1 周）
框架（LangChain）	组件化思维	生态熟悉度	重构一个真实项目（3 周）
编排（LangGraph）	状态管理直觉	图思维	一个多 Agent 工作流（2 周）
评测	❌ 思维方式不同	统计式测试	每个项目都配评测集

右列总时长 ≈ 90 天业余时间。《Agent 实战》的章节顺序就是按这个差距表设计的。

90 天三段式

阶段	目标	产出物
1-30 天 看见	Dify 跑通对话/知识库/工作流；裸 SDK 调 DeepSeek	1 个 Dify 应用 + 能讲清平台边界
31-60 天 写出	LangChain 重写上面的应用：模型 IO → 工具 → 记忆 → RAG	1 个重构项目（前后对比）
61-90 天 做深	LangGraph 多 Agent 工作流 + 评测 + Langfuse 观测	1 个有深度的代表作 + 技术博客 2 篇

每周节奏参考：工作日每天 45-60 分钟（一章/一个小实验），周末一次 2-3 小时整合。

简历项目公式

每个项目按这个结构写（面试官就吃这套）：

真实业务 → 选型对比（为什么 X 不选 Y）→ 机制细节（带数字：切块大小/命中率/成本）→ 评测与结果 → 一个深刻的坑

三个可养成的项目（《Agent 实战》实战章直接对应）：

1. 平台 → 代码的重构（Dify 复刻 cooking-app 问答 → LangChain.js 重写）——展示"知道什么时候该写代码"
2. RAG 知识库（真实语料 + 切块/检索/rerank 调优 + 评测集）——JD 最重的经验
3. 多 Agent 工作流（生成→审核→发布的 HITL 流程）——展示编排能力

投递策略

• ❌ 不要裸投"Agent 工程师"
• ✅ 用「全栈工程师（AI 方向）」切入：现有经验 + AI 项目证据，胜率高一个量级
• 面试前把 岗位地图的四大件 各准备一套口径
• 转岗经历本身是故事：能讲清一路的技术取舍 = 学习能力的最好证明

开始

认知地图到此走完。翻开姊妹篇 《Agent 实战：从 Dify 到 LangGraph》 第 1 章——今天就可以把第一个应用跑起来。