AIoT开发通常需要同时理解C语言和Python，但两者服务的层次不同。C语言更常用于单片机、传感器驱动、通信和实时控制；Python更常用于网关脚本、数据处理、模型推理、平台接口和自动化测试。

AIoT是人工智能与物联网的结合。普通物联网重点解决设备怎样采集数据、连接网络和接受控制，AIoT在此基础上增加数据分析、识别、预测和自动决策，让设备系统能够根据现场变化做出更合适的动作。

AI Agent开发需要学习六类核心技术：大模型与提示词、知识库RAG、工作流、工具调用、Python与API、测试与部署。零基础不必同时深入所有方向，可以先完成一个知识助手，再逐步增加工具、权限和异常处理。

AI Agent工程师的工作，不是整天和聊天机器人对话。一天中的主要任务通常包括确认业务需求、整理知识资料、搭建工作流、连接企业工具、检查调用日志、测试异常路径和记录改动。最终目标是让Agent稳定完成具体任务。

职坐标AI FDE课程实训沙盘正式上线：9大行业场景，4阶段完整交付，让每一次学习都落到“做得出来、讲得清楚、交得出去”。

FDE是否经常出差，取决于企业客户分布、部署方式和岗位分工。云上系统、标准化平台和远程可访问环境，很多任务可以在线完成；涉及内网、专用设备、数据安全或现场验收的项目，通常需要到客户现场实施。

FDE把AI Agent接入企业系统时，需要先明确业务任务和数据边界，再确认接口、网络、认证、参数、返回字段和权限，最后用正常与异常用例完成联调。接入成功不只是接口返回一次数据，还要保证调用可追踪、权限不越界、失败时有明确处理。

大模型主要负责理解和生成内容，AI Agent则围绕一个目标组织模型、知识库、工具和工作流，让系统能够判断下一步、调用外部能力并完成任务。可以把大模型理解为核心推理能力，把Agent理解为使用这项能力完成业务任务的应用系统。

零基础学习AI Agent可以先从可视化工作流开始，不需要一开始就能开发完整软件。但当Agent需要读取企业数据、调用接口、处理异常或部署到真实环境时，基础编程能力会明显提高项目质量。

职坐标FDE课程的零基础第一阶段，重点是建立系统操作、网络理解、容器运行和接口验证能力。学习者先学会进入环境、启动服务、查看状态、读取日志，再逐步接触AI平台、模型API和知识库。

AI Agent项目上线时，FDE负责把应用放进稳定环境，连接模型、数据库、知识库和企业接口，配置账号权限与日志，再完成异常、恢复和验收测试。Agent在开发电脑上能够运行，只证明应用逻辑成立；上线后能被用户访问、被管理员追踪、被运维人员维护，才算完成交付。

FDE需要学习Python基础，但入门阶段不要求先成为专业开发工程师。FDE日常会使用脚本处理配置、调用API、转换JSON数据、分析日志和自动执行重复任务。能够读懂并修改简单代码，会明显提高部署、联调和排障效率。