年初的时候，我还是一个大三下的学生。带着一点"先去试试"的心态，来到现在的公司实习。后来顺利转正，身份从学生变成职场新人，生活的重心也跟着换了轴：早上挤地铁，晚上回家继续学习，周末偶尔缓一口气，再回到屏幕前。现在回头看，2025 可能是我成长最多、也感受最深的一年------不是因为我有多么明确的目标，而是因为这一年，AI 的浪潮太快了，快到你很难站在岸边。
这像是一个突然加速的时代：AI、Agent、AI Coding 井喷式发展。几乎每个月都有大模型厂商宣布"我们又登顶了"；几乎每隔两三个月，就冒出一个新概念、新范式、新的"未来方向"。你甚至来不及把上一个工具用熟，就已经有人告诉你------更强的来了。
而我一开始，其实并没有站在浪潮中心。
从"复制粘贴"开始的 AI 编程
年初，我还没有真正用上任何 AI Coding 工具。那时的我，使用方式非常朴素：打开网页版本的 GPT 或 DeepSeek，把代码复制粘贴进去，像问答一样问它："这个 bug 为什么？""这个报错怎么修？" 你把问题抛过去，它给你几个方向，你再自己试。
后来我开始尝试 vscode ai 插件。最早用的是 codegeex，它能预测我的下一步，或者让我在侧边栏直接 chat。那种感觉很新鲜：ide 不再是冰冷的文本框，里面似乎住了个略懂你的 ai 助手。
再之后，Cursor 爆火。很有意思的是，我最开始并没有用 Cursor，而是用了 Windsurf。我第一次认真体验到所谓 "AI IDE" 的形态：AI 能理解你的代码仓库，能一次改多个文件，甚至能帮你运行一些命令。那种冲击非常直观------以前写代码像你一个人在房间里搬砖，现在旁边多了个"随叫随到的搭档"，你会忍不住想：这是不是就是未来？
后来我也体验了很多：Cursor、Trae、Coder、甚至 Zed......到最后反而有点"差不多"的感觉：大家都在同一条路上狂奔，区别更多在细节、体验、以及你有没有为它付费。
组里后面开始用 Claude Code。最初因为账号问题，我最先用的是的 Gemini CLI、Qwen CLI；也就是那个阶段，我只是"在用工具"，但我并不理解它们------不理解 AI 如何推理、不理解 Agent 为什么能调用工具、不理解这些看起来像魔法的东西背后到底是什么。
当时我能想到的 AI 项目，也不过是做一个简易版的 AI chat 页面。它能聊两句，看起来像"我也做了 AI"。但我慢慢意识到：如果想把它当成一个真正的能力、而不是一个噱头，我得补课。
从"用 Agent"到"迷上 Agent"
于是我开始尝试去了解各种 Agent 的范式：在agent工具中接入各种 mcp server，把常用的工作流封装为 skill，研究那些"让模型不只会说、还会做"的方式。
这之前，我在 AI 相关领域做的事情其实只有两件：用 AI 、用 Agent。
但我并不知道为什么它能做到这些------我只是在享受结果。
补完一些基础概念之后，我开始着迷于 Agent 的开发。很有意思，我并没有一上来就用 langchain、ai-sdk 这种成熟框架或者库（后来也因此踩了不少坑）。我更像是用最原始的方式去"手搓"：封装工具、写一个 loop，让模型按固定 XML 格式输出，通过解析来实现循环和工具调用。
我做过一个浏览器侧边栏 Agent：除了问答，它还能搜索，还能做一些浏览器自动化操作。现在回头看，其实就是"工具 + 循环"的组合，但在当时，那种"我让 AI 在我的浏览器里动起来了"的兴奋感，非常真实。
可这个项目最后不了了之，仓库至今还是私有，也没有公开。
我也在公司的 1024 黑客松里尝试了"AI 操作电脑"这个议题：做了类似 Manus 的虚拟机环境，接入 Playwright 的 MCP 去操作浏览器，最后拿了议题冠军。那几天像一场短暂又密集的梦：你看到一个方向，你冲进去验证，你在极短时间里把不可能变成勉强可行，然后在欢呼声里短暂地相信"未来真的来了"。
我还做过一个 CLI 的 Agent：基础跑通了，但在更大的挑战前------权限、可观测性、上下文管理，甚至商业化------我最后还是放弃维护了。最近参与公司另一个 AI 项目，我才逐渐接触到 n8n、Supabase 这些工具，才意识到：很多"看起来只差一点"的项目，真正差的不是代码，而是工程化、产品化的那一整套体系。
这一年，我 vibe coding 了不少。技术上有长进，产品和架构上也收获不少。但最深的感受是：
我像是被 AI 推着成长的。
自我怀疑，和"被替代"的恐惧
在最开始大量使用 AI 编程的时候，我陷入过一段很深的自我怀疑。那种怀疑甚至不是"我做得不够好"，而是更尖锐的那句：
如果 AI 能写代码，那我还要干什么？
尤其作为新人，有时 AI 写出来的代码我看不懂，我需要花时间去学习、去拆解、去验证。那种感觉像是：你明明想通过 AI 提升效率，却反而被它逼着面对自己的空白。你会焦虑、会迷茫，会担心未来没有一个明确的位置给你。
但后来我慢慢认识到 AI 的局限：它很强，但它不替代我们，也替代不了我们。
它可以生成代码，却不替你承担后果；它可以给出方案，却不替你理解业务；它可以写出"能跑的东西"，但很难替你做取舍、做权衡、做长期维护的决策。
它更像放大器：放大你的好习惯，也放大你的不扎实。你越清晰，它越好用；你越模糊，它越像噪声。
当我真正接受这一点之后，心态才渐渐稳定下来。AI 不是终点，它只是一个新的工具栈------而工具的出现，从来都是为了让人去做更重要的事。
B 站和 GitHub
今年我上得最多的网站，大概是 Bilibili 和 GitHub。 B 站很传统，是生活；GitHub 一半是工作，一半是兴趣。
GitHub 真的很吸引人。你会看到各种各样的开源项目：有人把开源魔改然后商业化，有人把痛点打磨到极致，有人写出你读完会感叹"原来还能这样"的代码。你会突然意识到：世界很大，路很多，答案不止一种。
遗憾：错过与放弃
当然，遗憾也很清晰。
第一个遗憾，是错过了黄金实习期。
是的，我整个 2025 没有投递过任何一份简历。从大三到大四上，身边的朋友去了腾讯、微信这些企业，而我还在一个中厂干活。当然这不是说现在的公司不好，而是那种对比会让你突然被现实提醒，而是明明我可以甚至更好但是我没去做的后悔。
第二个遗憾，是没有一个坚持下去的 Agent 项目。
我尝试了三个，最后都放弃了。一方面是知识不够，另一方面是这些都是我一个人在做。一个人做项目很容易：兴奋开始，热情爆发，然后在某个深坑前停住。你会突然发现自己缺的不是灵感，而是系统地解决问题的能力，以及长期投入的耐心。
遗憾不是失败，但遗憾会留下一个问题：你要怎么把它变成下一年的起点？
AI：挑战，也是机遇
关于 AI，我已经写了太多。但如果要用一句话总结 2025 的体感，我会说：
我很幸运，刚好在 AI、Agent、AI Coding 快速发展的年份里走进职场。
我有机会用到大量工具，参与的项目也大多与 AI 相关，自己也积攒了不少 Agent 开发的经验与坑。AI 对我来说确实是挑战------它让我焦虑、让我怀疑、让我直面不足；但它同样是机遇------它让我更快地学习、更快地验证想法、更快地看到"原来可以这样"。
也许成长从来不是"我想好了再出发"，而是"我出发了才想明白"。而 2025，就是我在被浪推着往前走的一年。
我还在路上。
但至少现在我知道：我不是要跑赢 AI，我是要学会驾驭它；不是要做得比机器更快，而是要做机器做不了的选择、判断、理解与坚持。
（完）