技能 · LLM 應用 · 框架、LLM 與領域訊號
AI Agents
讓語言模型自主規劃、呼叫工具並完成任務的應用型態。
- 19.0%
- 核心 AI 職缺提到
- 670
- 筆職缺
- 422
- 家公司
歷史資料從 2026年9月11日 開始。要看出增減,需要一期至少相隔 30 天、可以比較的後續資料。
它在哪些職位最常被提到
每一列的分母是該職位本期的職缺數,依比例排序。
本期怎麼讀
本期有 10 個職位類別的職缺提到 AI Agents。
在 8 個有獨立頁面的職位中,有 2 個職位至少五分之一的職缺提到 AI Agents:LLM/NLP 工程師 40.0%、AI 工程師 24.9%。
AI Agents 在「LLM/NLP 工程師」職缺中的出現比例(40.0%)至少是全體核心 AI 職缺(19.0%)的兩倍,比整體更集中在這個職位。
AI Agents 屬於「LLM 應用」,是框架、LLM 與領域訊號;請搭配下方和它一起出現的基礎與上線交付技能一起解讀。
解讀規則:「比整體更集中」是指在有獨立頁面的職位裡,至少 10 筆職缺提到這個技能,而且比例至少是全體核心 AI 職缺的 2 倍;「常被提到」是指一個職位至少 20% 的職缺提到它。這些句子描述的是本期開著的職缺,不是趨勢。
- LLM/NLP 工程師40.0%175 筆中有 70 筆 · 至少整體兩倍
- MLOps/平台工程師34.2%38 筆中有 13 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- AI 工程師24.9%1,741 筆中有 433 筆
- AI 研究員16.7%60 筆中有 10 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
- AI 產品/專案經理12.8%305 筆中有 39 筆
- 資料科學家12.6%151 筆中有 19 筆
- 智慧製造/AOI5.3%225 筆中有 12 筆
- 電腦視覺工程師3.5%113 筆中有 4 筆
- AI 硬體/邊緣運算工程師3.3%123 筆中有 4 筆
- 演算法工程師2.8%321 筆中有 9 筆
和它一起出現的技能
分母是提到 AI Agents 的職缺數:其中同時提到各技能的比例,依三種閱讀角度分組。
基礎與解題
類別:程式語言、機器學習、資料工程、資料庫、方法與流程
- Python73.7%程式語言 · 494 筆
- System Architecture51.5%方法與流程 · 345 筆
- REST API30.8%方法與流程 · 206 筆
- Machine Learning30.3%機器學習 · 203 筆
上線與交付
類別:DevOps、雲端、工具
框架、LLM 與領域訊號
類別:框架、LLM 應用、領域知識、辦公軟體
- LLM73.7%LLM 應用 · 494 筆
- RAG57.6%LLM 應用 · 386 筆
- Generative AI42.7%LLM 應用 · 286 筆
- Prompt Engineering35.7%LLM 應用 · 239 筆
- Claude30.0%LLM 應用 · 201 筆
- ChatGPT27.9%LLM 應用 · 187 筆
產業與地區分布
佔這個技能的職缺數。
- 軟體與網路27340.8%
- 電子與硬體製造12017.9%
- 金融與保險558.2%
- 半導體558.2%
- 電信、媒體與數位內容334.9%
- 批發零售與電商314.6%
- 專業服務284.2%
- 其他製造業274.0%
- 醫療與生技233.4%
- 顧問與行銷服務111.6%
- 營建與不動產60.9%
- 餐旅與生活服務40.6%
- 台北市36354.2%
- 新北市10816.1%
- 台中市477.0%
- 新竹縣375.5%
- 桃園市345.1%
- 新竹市314.6%
- 高雄市172.5%
- 台南市101.5%
- 彰化縣60.9%
- 苗栗縣50.8%
- 雲林縣30.4%
- 花蓮縣20.3%
這個數字從哪裡看出來
670 筆職缺中,各有多少筆是從雇主填的技能標籤、職稱、職務說明看出來的。一筆職缺可能同時有多種證據,所以三個數字相加會大於職缺數。
- 雇主技能標籤0
- 職稱85
- 職務說明663