AI 工程师进阶清单：从提示工程到 KV 缓存、量化与 Agent 护栏
ghumare64 · x · 2026-10-08
一位 AI 工程师列出了超越基础提示工程的进阶技能图谱，涵盖推理与工程两大部分：
推理优化侧
- KV 缓存管理：淘汰、复用与大规模下的内存压力
- Prefill 与 decode 延迟优化方向不同
- 连续批处理、PagedAttention 与吞吐优化
- 投机解码 vs 量化 vs 蒸馏的取舍
- INT8/INT4/FP8/AWQ/GPTQ 量化方案及何时伤质量
- Prompt 缓存与语义缓存的权衡
工程实践侧
- Harness 工程与上下文工程，而非只会写长 prompt
- 结构化输出失败处理：schema 校验、修复循环、降级链
- 函数调用可靠性：工具契约、参数校验、幂等性
- Agent 护栏：循环预算、工具预算、终止条件
- 模型路由、优雅降级与降级模式 UX
- RAG 架构：分块、embedding、混合检索、重排与时效性
核心主张：AI 工程的核心竞争力在于系统层面的推理与可靠性工程，而非提示词本身。
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