两年经验 AI 工程师列出 14 项核心技能：别只学调 API 写提示词

Scobleizer · x · 2026-09-13

一位约两年经验的 AI 工程师分享入行学习优先级清单：RAG（含 RAGAS 评估）、Embeddings 与向量数据库、量化（AWQ/GPTQ/GGUF、FP16/INT8/INT4）、模型路由与降级、可观测性（日志/指标/追踪）、MCP、AI Agents 与 Agentic 模式、记忆与上下文管理、护栏与确定性输入输出校验、推理引擎（vLLM/TensorRT/SGLang）、负载均衡与队列、本地 vs 云端推理，以及后端基础与系统设计。作者强调最大误区是只学提示词和调用 LLM API——AI 工程的核心是在模型外构建可靠、可扩展的系统。