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澳洲AI Engineer 10层技术栈!你在哪层?

现在AI更新真的有点太快了😵‍💫 前两年还在补Prompt、RAG,现在Agent、MCP、Multi-Agent、Memory、Harness、Evals又全来了。 我干脆按顺序整理成10层👇 🌱L01-L03|AI基础 L01 Foundation:Python /

发布日期2026-08-25
阅读时长1 分钟
作者

现在AI更新真的有点太快了😵‍💫 前两年还在补Prompt、RAG,现在Agent、MCP、Multi-Agent、Memory、Harness、Evals又全来了。

我干脆按顺序整理成10层👇 🌱L01-L03|AI基础 L01 Foundation:Python / LLM API L02 Context:Prompt / Context Engineering L03 RAG:Vector / Hybrid / GraphRAG 🤖L04-L07|Agent体系 L04 Capability:Tool Use / MCP L05 Agent:OpenAI / Claude / Google SDK L06 Multi-Agent:A2A / Orchestration L07 Memory:Short / Long-term Memory ⚙L08-L10|工程化 L08 Harness:Claude Code / SubAgentL 09 Model:QLoRA / Open-source LLM L10 Evals:Evaluation / Monitor / Cost

这么排完会发现,现在AI Engineer早就不只是会RAG、会调API了,从基础到真正工程化,中间还有很长一段。

但更麻烦的是:网上lessons其实一抓一大把,最容易出现的反而是每个都学过一点,但真正做的时候串不起来。

前段时间刚好看到一个AI Engineer camp,我比较感兴趣的是它的实操量:286个Lessons+68个Labs+59场Live Classes,还有7个完整proj。

RAG / GraphRAG、Agent、Multi-Agent、Memory、MCP、Harness、Fine-Tuning、Evals这些也都比较新。

如果你也卡在不知道下一步该学什么,想看具体camp内容的可以【AI】我👀

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Lightman Wang
Reviewer: Lightman Wang

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