处理过 50B+ tokens 后，他总结出转入 AI 应用的六步学习路径
brandon_galang · x · 2026-10-12
一位成功转入 AI 应用领域的工程师（自称处理过 50B+ tokens）分享了他的学习路径，核心观点是：与其无限准备，不如带着真实项目边做边学。
他建议按以下六点分配时间：
- 吃透 ReAct agent 模式
- 研究什么是好的 harness（推荐从 Pi 入手）
- 在真实任务中横向试用不同模型，理解价格、能力、模型家族、规模和模态如何影响选型
- 学习 embeddings 与向量检索
- 学习状态机
- 用 agent 搭建传统软件护栏，约束 agent 行为不确定的部分
方法论上他强调：项目出问题时用 agent 自己去调查——发生了什么、哪里理解错了、下一步要补哪块知识，让答案因真实需求而重要。
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