工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的文章。有译文正文时显示译文。没有时显示英文，并注明这一点。
标签：ai-engineering
从初学者到合格AI工程师的六个月成长路线图
遵循涵盖 Python、大语言模型 API、RAG、智能体、评估、部署及成本等方面的月度计划，通过四个作品集项目展示你能够成功推出人工智能系统。
阅读约 10 分钟2026年AI工程发展路线图：从Python到智能体与LLMOps技术。
2026年分阶段的AI工程学习路径，涵盖从Python和数学基础，到传统机器学习与深度学习，再到RAG、MCP、智能体、评估及部署等内容。
阅读约 14 分钟代理工具工程：模型相关的状态、验证与控制机制
生产代理的运行时视角：为何提示和上下文不够用，以及持久化状态、强制机制、验证与可观测性如何填补这一缺口。
阅读约 13 分钟循环与图：构建AI智能体的两种架构方式
AI智能体中的循环工程与图工程：两种架构的运作原理、何时选择其中一种而非另一种，以及上线前的检查清单。
阅读约 12 分钟从评估到自我提升的智能体：智能体评估的五个发展阶段
智能体评估现在意味着对轨迹进行审计。了解确定性检查、大语言模型与智能体评判器、诊断机制以及元工具如何共同构建一个安全的改进循环。
阅读约 7 分钟超越API封装层：用于生产环境LLM集成的中间件层
直接调用大型语言模型 API 会在实际流量环境下出现故障。中间件层可提供模型抽象、备用路由、事件驱动的代理机制以及基于成本考虑的模型选择功能。
阅读约 6 分钟受监管的AI智能体：一个策略模型，多个运行时执行点
如何在运行时控制成本、模型选择、数据、工具以及MCP调用：治理框架、中性策略方案、备用机制、限制措施与追踪功能。
阅读约 9 分钟选AGENTS.md还是CLAUDE.md？这592个顶级仓库实际上包含什么内容
对592个顶级GitHub仓库的调查显示，CLAUDE.md大多只是指向AGENTS.md的链接，而用于执行规则的hooks则远比相关文档少见。
阅读约 7 分钟提示工程、RAG还是微调？先诊断问题层次再做选择。
2026年选择提示工程、RAG和微调的实用方法——通过三个问题、决策流程、成本结构、内容新鲜度以及常见错误来辅助决策。
阅读约 9 分钟
常见问题
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