AI工程师成长路线图AI全栈工程师学习路径
AI工程师成长路线图，系统梳理从小白到全栈AI工程师的技术路径。
整体可以分成10个阶段：
1 先把编程基础打牢：从Python、Bash、Git这些基础工具开始，不只是“会用”，还得懂测试、调试，能搭出基本的代码框架。
2 学会和模型打交道：想调大模型，得搞清楚怎么提问、怎么让它输出结构化内容，怎么缓存、怎么控制回答逻辑——理解大模型“说话”的方式是基本功。
3 懂得如何喂信息给模型：再强的模型也需要外部信息。学点RAG、微调、Prompt工程，才知道怎么让模型有“上下文”、不瞎说。
4 懂得怎么找信息给模型：模型回答靠“记忆”，这就要靠你构建检索能力。向量库、混合检索、索引策略，都是模型找准信息的关键。
5 会构建检索+生成的完整流程：不是把信息一股脑塞给模型就完了。还得会怎么选信息、怎么组合、怎么多轮检索再生成，有些还要加重排序或Agent框架来组织流程。
6 把模型变成“行动者”：这一步才真正进阶，AI不只是回答问题，而是能完成任务、调用工具、规划流程。记忆、智能体协作、人类反馈机制都得搭上。
7 能上线部署模型系统：把模型从开发机搬到线上，意味着你得懂CI/CD、容器、模型路由、K8s部署，不然就是PPT工程师。
8 能追踪表现评估效果：上线后模型到底表现好不好？评估集、链路追踪、LLM当裁判、数据回流、持续评估系统，这些都得跟上。
9 做好安全防护：模型上线也要有“安全带”。防注入、防越界、做沙箱、加守护规则，别让AI胡来，也别踩伦理红线。
10 最后的进阶玩法：还能继续探索更远的方向，比如语音视觉结合的Agent、多Agent协作、自动写Prompt的AI、甚至机器人系统。
这整套流程，是从一个只会调API的小白，成长为AI全栈工程师的路线。
也许你会发现：现在最缺的，不是Prompt达人，而是真正能做AI系统的人。
