AI 应用实战路线：从开发到架构与面试

先确定目标与起点

已有全栈基础时，优先走“AI 应用工程 → 完整项目 → 架构与面试”。模型训练、传统 ML 和多模态仍保留为支线；不必先读完所有方向才能开始项目。若数据、评估、token 和安全基础薄弱，先从 系统主线 补读。

阅读能建立知识框架。达到开发准备度还需要独立实现和验证；架构岗位通常还要能处理真实约束、故障、容量和交付取舍。本站可以提供学习任务与案例，不能承诺就业或面试通过。

四组资料怎样配合

资料	重点	放在路线哪一步
LLM Zoomcamp	RAG 应用、评估、监控和项目交付	综合问答项目及报告
Hugging Face Agents Course	图状态、工具、执行轨迹与项目评估	固定工作流基线之后的智能体项目
System Design Primer	需求、容量、缓存、队列和存储取舍	项目能够运行后练系统设计
Google SRE Workbook	SLI/SLO、错误预算、告警和负载管理	定义可靠性与发布决策

资料卡保留访问条件和版本。LLM Zoomcamp 核验快照没有根许可证；Primer 根许可为 CC BY 4.0；HF 仓库根许可为 Apache-2.0；SRE 在线可读但本次没有核定整书再分发许可。课程认证、外链材料和计算资源另行核对。

开发实践的交付顺序

阶段	知识点	完成证据
服务接口	流式事件、取消、deadline、重试、幂等、身份传播	契约和失败场景测试
RAG 项目	自有语料、版本、检索、证据、拒答、访问过滤	可启动项目、固定问题集与逐题输出
权限与缓存	用户/租户、撤权、删除、更新与失效	本站已有可运行实验；再验证自己的项目
Agent 项目	固定流程与智能体选择、状态、工具副作用和停止	轨迹、失败恢复、边界用例
评估报告	基线、分母、配对对照、错误、性能和成本	带版本、原始结果和局限的报告
交付	启动说明、配置、数据许可、测试、监控与回滚	另一人按 README 成功复现

按 应用开发实战路径 逐步完成。仓库的四份工作表在 docs/practice/，分别用于项目、评估、架构和面试复盘。

Agent 项目需要进一步处理 Coding Agent 运行环境、Skills、结构化记忆、异步事件和轨迹改进时，接入 八步 Agent 工程进阶。教材十章对照 列明已有基础和补充专题。

架构与面试的后续路径

完成一个可运行的应用后，沿 架构与面试路径 学容量/成本、系统边界、SLO 和故障，再用真实项目练六类案例。架构图必须能解释文档更新、授权、请求超时、缓存和恢复怎样共同工作。

准备至少一次方案选择记录：选了什么、什么约束、放弃了哪个替代、验证证据、何时重新决策。组件越多并不自动代表设计更好。

四个独立完成检查

1. 给你一批有使用权的文档，能否从零启动一个带引用与拒答的问答应用？
2. 能否用固定题集比较基线和改动，保留逐项失败并解释收益范围？
3. 能否画数据/请求流，估容量，解释权限、重复写入、过载与回滚？
4. 能否在项目演示和追问中区分个人实现、团队贡献、手算与实测？

前两项有证据可支持应用开发准备；后两项仍需结合岗位和实际系统经验评估。不能只凭阅读完成度判断。

本轮完成与尚需执行

2026-10-08 的应用补充新增 10 篇笔记、4 张资料卡和 2 条路径。2026-10-10 再加入 Agent 教材对照后，全站为 61 篇笔记、33 张资料卡、10 条路径。两篇实验均有实际脚本与记录：关键词检索、权限与缓存；其余设计任务和手算都有明确标注。

完整模型问答、agent 执行、负载与真实费用测量是学习者后续执行的项目任务，本轮没有调用模型 API、训练、下载权重或发布线上服务。不要把这些任务表当成已经完成的模型应用。

复习问题

1. 本阶段要交的证据是什么，怎样由另一人复核？
2. 你需要补基础，还是已经可以进入综合项目？
3. 架构回答中哪条假设还缺测量？

阅读依据与核验

• project.md
• units/en/unit4/hands-on.mdx
• README.md
• 官方章节

2026-10-08：AI 助手协助原创组织与核对来源；案例、练习与手算的执行状态见正文；不把学习任务视为已完成的模型或线上实验。

2026-10-10：接入 Agent 工程进阶与教材对照，更新当前内容总量。