01
入门
AI 使用基础
理解模型、Token、上下文和 AI 应用边界。
学习目标
- 掌握模型与 Token
- 完成AI 概念笔记
- 能回答：Token 与上下文如何影响工程
阶段产出
- AI 概念笔记
模型与 Token上下文窗口非确定性
ROADMAP / 7 STAGES
从 0 到 Agent 工程交付
每一阶段都有学习目标、工程产出和面试检查点。路线不是阅读顺序，而是一套能力验收协议。
7阶段6项目
02
入门
LLM API 开发
把大模型作为可观测、可校验的工程依赖调用。
学习目标
- 掌握Responses API
- 完成Prompt 调试与回归台
- 能回答：如何保证输出结构和处理重试
阶段产出
- Prompt 调试与回归台
Responses API结构化输出工具调用错误处理
03
进阶
Prompt 与上下文工程
用契约、上下文选择和安全边界提高稳定性。
学习目标
- 掌握Prompt 契约
- 完成可测试 Prompt 契约
- 能回答：Prompt 和 Context Engineering 的区别
阶段产出
- 可测试 Prompt 契约
Prompt 契约Few-shot上下文压缩Prompt Injection
04
进阶
RAG 知识库
建立可检索、可引用、可评估的外部知识链路。
学习目标
- 掌握Embedding
- 完成可评估 RAG 知识库
- 能回答：如何分层评估 RAG
阶段产出
- 可评估 RAG 知识库
EmbeddingChunking混合检索Rerank引用Eval
05
进阶
Agent 工程
掌握状态、工具、控制循环、终止和人工确认。
学习目标
- 掌握Agent Loop
- 完成受控任务执行 Agent
- 能回答：如何避免 Agent 失控
阶段产出
- 受控任务执行 Agent
Agent LoopToolsStatePlanningHITL
06
高级
MCP 与工具生态
用标准协议连接受限工具和数据资源。
学习目标
- 掌握Host/Client/Server
- 完成最小权限 MCP 文件助手
- 能回答：MCP 架构和安全边界
阶段产出
- 最小权限 MCP 文件助手
Host/Client/ServerTools/Resources/PromptsTransportSecurity
07
求职
评估、生产与求职
用 Eval、Trace、部署与项目表达形成可投递能力。
学习目标
- 掌握Eval
- 完成Agent 评估控制台
- 能回答：如何量化 Agent 可靠性
阶段产出
- Agent 评估控制台
- 项目讲解稿
EvalTracing成本稳定性系统设计