文章提供了系统性的AI学习框架，分为基础编程、低代码落地和企业级应用三个阶段。强调知识的价值在于连接而非单纯"知道"。该路径旨在帮助学习者从AI新手成长为能构建企业级应用的架构师，提供完整的学习路线，让知识可迁移、可演化。
最近写文章，发现自己有一个习惯：
如果没有一个结构化的知识框架，无论是学习还是写作，我都会非常难受。
这算不算强迫症呢？（笑）
私以为，知识的价值不仅在于“知道”，更在于“连接”：
将点状的知识连接成线，形成可迁移、可演化的知识体系，这样记忆更清晰，表达也更到位。
所以抽空总结了一份AI相关的知识框架和学习路径：
路径分为三个阶段：
基础编程-低代码落地- 企业级应用与系统架构
学完这三个阶段，你将完成从AI新手到AI架构师的完整蜕变。
作者能力有限，借此希望为想学习AI的朋友们提供一条系统性的学习路线，快速入门，拥抱AI！
AI学习路径图 - 基础篇
AI基础知识
基础编程知识其实不难（比大学C语言简单多了）
打好编程基础，便于同学们使用最新技术，快速搭建MVP验证技术可行性。
Python
TypeScript
基础数据结构与算法
LLM APIs
大语言模型 API
使用API与LLM交互，便于同学们真正理解LLM。理解结构化输出、缓存、提示词等基础知识，巩固同学们的知识框架。
- KV caching（键值缓存）
- 系统提示词
- LLM导论
- 提示缓存Prompt Caching
- 结构化输出
- 多模态模型
- 速率限制、批量处理、重试机制
- 成本/性能权衡
大模型基础
尽管大模型在图像识别、数学计算等领域已经比人类做的还好了，但是我们在生产环境使用中，依然能感觉到：
大模型说话不太像人，总是哪里怪怪的。实际生产中说的都对，但就是体验不好。怎么办呢？
第三阶段，我们来学习大名鼎鼎的RAG、微调、上下文工程！通过控制大模型的行为模式、知识库，补充行业知识，让大模型适配我们的生产环境。
学完这部分，你就已经可以搭建市面上通用的企业级应用啦！
Tool Use（工具调用）
微调（Fine-tuning）
RAG 基础
Prompt Engineering（提示词工程）
Context engineering（上下文工程）
AI学习路径图 - 进阶篇
低代码 AI 应用平台
本阶段的目标是：拒绝纸上谈兵，快速搭建企业级MVP，让灵感安稳落地。
本部分我们讲一讲低代码平台（如 Coze、Dify、n8n），它们封装了 Agent 的核心能力（记忆、工具调用、流程编排），同学们无需深入AI底层知识，也能构建可交互的 AI 应用。
便捷、简便、关键是便宜！
低代码 AI 应用并不是无法商业化的玩具，许多初创公司的MVP就是使用工作流搭建的。
- Coze、Dify
- 企业级应用基础
- n8n / Make / Zapier
- GitHub（开源项目快速落地）
- Hugging Face （开源项目快速落地）
检索技术基础
我们已经知道了，对于LLM系统，上下文是核心。
当基础优化已经达到瓶颈，如何强化我们的的检索效率？
为了构建更高效的数据检索系统，我们需要优化检索技术。
- 向量数据库
- 图数据库
- 混合检索（Hybrid retrieval）
- 重排序流水线（Reranking pipelines）
- 索引策略：HNSW、IVF
- 分块与嵌入策略
RAG
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）
检索-增强-生成。外部知识提取的核心单元就是RAG系统了。
- MCP（Memory, Context, Prompt）
- Reranking
- 数据工程
- 多步检索（Multi-step retrieval）
- 数据检索与生成
- LLM 编排框架
AI Agents
同学们的AI知识已经很深入了！接下来进入全新的世界：
AI-NATIVE
我们迈入 AI 智能体（Agents）领域，让 AI系统从单纯的回答问题转变为自主行动。
记忆机制（Memory）
A2A, ACP（智能体间通信、动作协调等）
人机协同（Human-in-the-loop）
多智能体系统（MAS）
智能体设计模式
智能体编排框架
AI学习路径图 - 深水区篇
企业级应用进阶
如果AI系统在每个环节的回答正确率是98%，10个环节的累计错误率能达到多少？接近20%。
企业级 AI 应用如何突破突破技术局限？本阶段聚焦 “AI应用的最后后一公里问题”，解决垂类AI应用规模化落地过程中的核心痛点。
- 模型幻觉
- 业务Knowhow - SOP&COT
- 工程架构
- 数据架构
- 飞轮系统
- 可观测性基础
可观测性与评估
专家和普通人的区别是什么？我个人认为是专家可以把握技术边界：他知道不同的技术能做什么、不能做什么；知道它在什么条件下表现优异，又在何种场景下表现不佳。
如何创建评估数据集？
如何使用LLM评价LLM？
如何追踪、监控AI系统？
本部分我们尝试构建可持续迭代的AI产品，围绕AI系统的可观测性建立标准化的评估体系。
LLM 评价（LLM-as-a-judge）
多轮评估（Multi-turn evals）
AI 智能体评估
组件级评估
可观测性平台
智能体监控与埋点
AI基础设施
无论是AI产品经理还是技术专家，对AI系统技术路径的把握都是非常重要的。大型项目运行动则数月，还有其显著的路径依赖，可靠的AI系统架构可以让企业级应用事半功倍。
- CI/CD（持续集成/持续交付）
- Kubernetes（K8s）
- 云服务
- 模型路由
- 容器化
- LLM 部署
AI安全
玩GPT的都知道，AI系统很可能会被几句危险提示词解除掉全部安全限制。
没有人希望自己的AI系统因为违反某规某纪而被叔叔约谈（笑）。
如何给系统建立可靠的防火墙？这部分我们讲一讲沙箱机制、防范提示词注入攻击，以及如何建设适配自己企业的伦理准则。
- 防火墙
- 沙箱（Sandboxing）
- 伦理
- 提示词注入攻击防御
结语
学习路径到此就结束了！
学到这里，基本足够大家建立一般企业的应用了。每一个小标题，作者都尽量更新一篇文章，希望可以把这个栏目更新完。
最后是一些感觉比较有意义的知识点分享。
- 机器学习知识
- 智能体集群
- 自我优化
- 语音与视觉智能体
- 自动化提示工程
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