2026年AI工程师学习路线：从调用模型到构建系统的九个关键能力

姜立伟

【2026年AI工程师学习路线：从调用模型到构建系统的九个关键能力】


AI工程和传统机器学习工程正在分道扬镳。机器学习工程师从零训练模型，AI工程师则在基础模型之上构建应用。这个转变意味着你需要学习的东西完全不同了。

一、理解基础模型

GPT、Claude、Gemini、Llama这些基础模型是现代AI应用的基石。你不需要从头训练，但必须深入理解它们的能力边界、分词机制、上下文窗口和定价策略。成本控制能力往往决定了一个AI应用能否活下去。

入门项目：做一个模型对比笔记本，用同样的10个提示词测试不同模型，记录质量、速度和风格差异。

二、提示词工程

在AI工程领域，提示词就是你的代码。一个平庸的AI应用和一个优秀的AI应用，差距往往就在提示词设计上。少样本学习、思维链、结构化输出这些技术能大幅提升效果，而且不需要任何模型训练。

入门项目：选一个任务，写五种不同风格的提示词，在电子表格里打分对比。

三、检索增强生成

大模型有知识截止日期，还会产生幻觉。RAG让它们扎根于你的数据。从客服机器人到内部知识助手，这是生产环境中最常见的AI应用模式。分块策略、嵌入模型、向量数据库、检索指标，这些都是必修课。

入门项目：用你自己的笔记文件搭建一个简单的RAG应用，50行代码就能跑起来。

四、评估与测试

凭感觉评估无法规模化。你需要系统性的方法来衡量AI应用是否在进步：构建评估数据集、选择指标、跑AB测试、检测性能退化。没有好的评估体系，你就是在盲飞。

入门项目：准备20个问答对，写个脚本自动评分，每次改提示词都跑一遍。

五、智能体与工具调用

智能体把大模型从文本生成器变成行动执行者。它们能浏览网页、执行代码、查询数据库、调用API。理解智能体架构、工具设计和失败模式，是构建自主AI系统的关键。

入门项目：做一个计算器智能体，让它通过调用工具来回答数学问题。

六、结构化输出与数据提取

真实应用需要结构化数据，JSON、SQL、API调用，而非自由文本。JSON模式、函数调用、约束生成这些技术确保大模型输出能与下游系统对接。这是对话式AI和软件工程之间的桥梁。

入门项目：做一个食谱提取器，把网页上的乱七八糟的文本变成干净的JSON结构。

七、护栏与安全

AI应用可能被越狱、产生有害内容、泄露敏感信息。输入输出护栏、隐私检测、内容过滤、对抗测试，这些在生产部署中不可或缺。

入门项目：给你的聊天机器人加上简单的输入输出过滤，用关键词匹配检测提示词注入。

八、可观测性与监控

无法衡量就无法改进。生产级AI系统需要日志、追踪、成本跟踪、质量监控和告警。

入门项目：给你的应用加上调用日志，记录时间戳、提示词、响应、延迟、token数量和估算成本。一周后分析数据，你会发现很多优化空间。

九、AI系统架构

真实的AI应用是多个组件的组合：检索器、模型、护栏、缓存、数据库。理解复合AI系统的设计模式，才能构建可维护、可测试、可扩展的架构。

综合项目：做一个个人助手机器人，整合RAG、结构化输出、输入验证和日志记录，部署到免费平台上。这就是一个能展示真实能力的作品集项目。

有评论提出了一个值得深思的观点：2026年AI工程师真正的核心能力，是知道哪些层该自己掌控，哪些层该交给框架处理。这个答案每个季度都在变。智能体正在以超出学习速度的节奏压缩技术栈，RAG、结构化输出、护栏越来越多地被内置到平台中。

学会构建固然重要，学会判断何时不必亲自构建，可能更重要。

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