东吴证券：地产+AI工具系列报告之六：面向Agent时代的工程师训练路径与国产大模型实践

投资要点 Agent应用落地的核心约束正从模型能力转向工程化能力：据Gartner预测，到2028年，33%的企业软件应用将包含AgenticAI；预计到2027年底，超过40%的AgenticAI项目将被取消，主要原因包括成本上升、商业价值不清晰和风险控制不足。两组判断共同表明：企业侧对Agent应用的需求仍在提升，但真实落地过程中，可靠性、成本控制、风险治理和系统运维等工程问题将成为重要约束。我们认为，Agent项目的关键挑战正在从“模型能否调用”逐步转向“组织是否具备将模型能力嵌入稳定业务链路的工程能力”。 切入AI教育“中间层”，补上系统化工程训练：当前AI学习资源较为丰富，但更多分布在入门科普与论文/学术课程两端。前者有助于快速跑通Demo，后者能够解释模型原理，但二者之间仍缺少将理论、代码、部署和业务可靠性串联起来的系统化工程训练。“AI大模型学习之路”以4阶段、32模块、10个动手实验、8个Capstone业务场景案例和4个毕业项目组织内容，覆盖数学基础、模型原理、推理优化、RAG、Agent、AgentInfra与生产架构等主题，核心目标是帮助具备编程基础的开发者从“A