# 开发岗转 AI 应用工程师路线

> 路线定位：面向后端、全栈、Python、Java、平台工程和业务研发，希望转向 RAG、Agent、AI 应用开发和模型服务岗位的人。

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## 先抓主线

开发岗转 AI 应用，不是从算法论文开始，而是把工程能力延伸到概率性系统：输入不稳定、输出不确定、评测不单一、成本和安全都必须被系统化管理。

## 推荐顺序

1. 先用 Python 与工程实践补齐 AI 应用开发入口。
2. 再学 Prompt、RAG、Agent 和工具调用。
3. 最后补部署、评测、可观测性和项目表达。

## 核心跳转

- [我是后端转 AI 应用开发，怎么学？](<./03_后端转AI应用开发学习路线.md>)
- [Python 基础知识高频考点](<../编程基础：Python/Python基础知识高频考点.md>)
- [Python 进阶知识高频考点](<../编程基础：Python/Python进阶知识高频考点.md>)
- [AI 行业常用 Python 代码案例考频考点](<../编程基础：Python/AI行业常用Python代码案例考频考点.md>)
- [提示工程：应用大模型的高级方法](<../大模型基础（精华版）/05_提示工程：应用大模型的高级方法.md>)
- [RAG 的核心思想与系统架构](<../大模型基础（精华版）/05_提示工程：应用大模型的高级方法.md#38.如何理解 RAG 的核心思想与系统架构？>)
- [AI Agent 基础总入口](<../AI%20Agent基础/readme.md>)
- [Function Calling、Tool Use 与 Structured Output 的区别](<../AI%20Agent基础/01_AIGC时代AI%20Agent基础高频考点.md#q-007>)
- [Agent 设计模式与工作流编排高频考点](<../AI%20Agent基础/03_Agent设计模式与工作流编排高频考点.md>)
- [Agent 记忆与上下文工程高频考点](<../AI%20Agent基础/05_Agent记忆与上下文工程高频考点.md>)
- [模型部署基础总入口](<../模型部署基础/readme.md>)

## 本页产出

- 一个可评测、可观测、可部署的 RAG 或 Agent 应用。
- 一份服务架构图，标明 API、模型、检索、工具、状态、日志和权限。
- 一份失败案例复盘，说明怎么定位和修复。

## 验收清单

- [ ] 我能解释 AI 应用和普通 CRUD 系统的差异。
- [ ] 我能设计 RAG 或 Agent 的评测方案。
- [ ] 我能把工程经验翻译成 AI 应用岗位需要的可靠性能力。

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