AI 开发者全栈技术图谱

不再迷失在碎片化的教程中。我们为你整理了一条清晰、系统、可落地的 AI 全栈工程师成长路径。

图解：从 Python 基础出发，经由 Prompt Engineering，最终掌握 Agent 智能体开发。

分季课程大纲

第一季：AI 原生开发基础 (Python & Prompt)

Python 极速入门

摒弃枯燥语法，只学 AI 开发用得上的 20% 核心内容。

Variables Functions JSON处理

Prompt Engineering 进阶

学习 CoT (思维链)、Few-Shot (少样本提示) 等高级技巧。

DeepSeek Claude 3.5

API 调用实战

对接 OpenAI 标准接口，处理流式输出 (Streaming) 与错误重试。

Requests REST API

第二季：Agent 智能体架构与 RAG

RAG 知识库搭建

文档切片 (Chunking)、向量化 (Embedding) 与向量数据库实战。

ChromaDB LlamaIndex

Function Calling

赋予 AI 使用工具的能力：联网搜索、查询数据库、发送邮件。

OpenAI Tools API Action

LangChain 深度解析

掌握 Chain, Memory, Agent Executor 等核心组件的底层原理。

LCEL Graph

第三季：企业级复杂系统实战

Multi-Agent 系统

使用 AutoGen 构建多智能体群组，模拟软件公司的开发流程。

AutoGen Collaboration

私有化模型微调

基于 Llama 3 / DeepSeek 进行 LoRA 微调，打造行业专属大模型。

Fine-tuning Ollama

全栈应用部署

前端 React + 后端 FastAPI + Docker 容器化部署全流程。

Docker FastAPI