6个月12阶段:2026年成为AI自动化工程师的完整路线图
thisdudelikesAI · x · 2026-10-10
一份面向转行者的 AI 自动化工程师 12 阶段学习路线,每阶段都给出学习内容、练习项目和理由:
- 基础:Python 与文件处理 → API/Webhook → n8n/Make 工作流自动化(强调不是所有问题都需要 agent)→ SQL/PostgreSQL/Supabase 数据库
- AI 层:LLM API 与结构化输出(文档提取/分类/摘要)→ 工具调用与 agent 循环 → RAG(基于 100 份公司文档的问答助手)→ LangGraph 编排(带重试与人工审批)
- 工程化:OAuth 与密钥安全 → evals/日志/追踪(100 条测试用例盯失败率、延迟与成本)→ Docker/FastAPI 部署
- 变现:访谈 10 家企业、找出 3 个昂贵流程、谈成 1 个付费试点
核心主张:现代 AI 自动化工程师不是只会连接应用,而是构建、保护、部署并维护真正干活的系统。
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