2026 年伊始，全球 AI 圈的风向标已经彻底变了。
不管是 OpenAI 刚刚推出的科研协作平台 Prism，还是 Anthropic 正在内测的“Computer Use”能力，都在通过一个明确的信号：AI 不再只是陪聊的工具，它是能干活的 Agent（智能体）。
现在的开发模式，已经从 Copilot（辅助写代码）进化到了 Autopilot（全自动代理）。 在澳洲，敏锐的科技公司已经开始要求候选人懂 MCP (Model Context Protocol) —— 这是让 AI 能够连接数据库、读取本地文件、操作第三方工具的核心协议。
如果你简历上的技能树还停留在 React + SpringBoot，那你可能已经掉队了。现在的面试官会问你：
“怎么用 RAG 解决企业知识库的检索？”
“怎么用 Llama 3 微调出行业专属模型？”
“你有落地过真实的 AI Agent 商业项目吗？”
这也是为什么，我们把“Dispatch AI”这个真实商业项目，放进了 AI Engineer 训练营的核心。
AI Enigeer 训练营
全球唯一面向华人developer的AI Engineer实战课
他们的技术栈通常包括四个方向：
Prompt Engineering（提示词工程）
学会如何与大模型对话，精准控制输出逻辑。
这不仅是写Prompt，更像是在训练AI“听懂你说话”。
RAG系统(Retrieval-Augmented Generation)
把企业知识库接入AI，让模型能“带资料地思考”。
这项技术已经成为全球AI应用的基础架构。
Agent框架(LangChain / LangGraph)
构建多智能体系统（Multi-Agent），让AI具备任务规划与协作能力。
部署与监控(LLMOps / MLOps)
把AI从测试环境上线到生产环境，确保性能、安全与成本可控。
👇那这个训练营到底会教什么？
在本课程中，您将学习如何根据最佳实践原型设计LLM应用，并基于生成式AI的四大核心模式：Prompt Engineering（提示工程）、Retrieval Augmented Generation (RAG)（检索增强生成）、大语言模型（LLM）和Embeddings，以及Agents进行开发。同时，您无需绑定于单一云计算供应商，课程将使用Python和核心版本控制工具LangChain，从零构建系统。LangChain 是构建生产级LLM应用的领先框架。
👇04期的课程要学哪些？
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