第一阶段：驾驭者 —— 玩转 Prompt Engineering (提示词工程)

别觉得这个简单。 许多人只会问：“帮我写个 Python 代码”。
而高手会写：**“你是一个资深 Python 工程师，请用面向对象的思维，“你是一个资深 Python 工程师，请用面向对象的思维，写一个爬虫类，要求包含重试机制和异常处理，并给出代码解释。”

学习目标： 学会如何通过自然语言，精准控制 AI 的输出。

1. 结构化提示词（结构化提示词）：
2. 学习 或 框架（Context 背景， Role 角色， 任务任务… ）。
3. 马克多学术研究
4. 思维链（Chain of Thought，CoT）：
5. 遇到复杂数学或逻辑问题，强制 AI “一步步思考 (Let's think step by step)”。
6. 少样本提示（Ffew Shot Prompting）：
7. 不只给指令，还要给示例。 你给它 3 个高质量的问答范例，它的第 4 个回答准确率会飙升。

✅ 实战作业：
去 或 卡兹ChatGPT 上，写一个“苏格拉底教学 Bot”。 不管用户问什么，它都不直接给答案，而是通过反问来引导用户思考。 （这超级考验你对 Prompt 的控制力

第二阶段：开发者 —— API 调用与 RAG (检索增强生成)

到了这一步，你要打开 VS Code 了。 我们要把 AI 接入到我们自己的代码里，并且给它。像 外挂大脑

1. OpenAI SDK 入门：

• 学会申请 API Key。
• 用 Python 的 库发送请求。 OpenAI
• 理解 (随机性)、温度Top_P 这些参数是干嘛的。

2. 核心技术：RAG（检索增强生成）
这是目前企业最主流的需求。 AI 的训练数据截止到 2023 年，不知道你公司的内部文档怎么办？
原理： 把你的文档变成数字（向量），存进数据库。 用户提问时，先去数据库搜相关片段，然后把片段 + 问题一起扔给 AI。

学习路线：

• 嵌入（嵌入）： 理解怎么把文字变成 这样的向量。 [0.1, 0.5, …]
• 向量数据库（向量数据库）： 玩玩 或 (本地就能跑，不用花钱)。ChromaDB做
• 框架： 开始接触 或 LangChain羊驼指数。 虽然它们有点重，但能帮你快速理解 RAG 的流程。

✅ 实战作业：
写一个 Python 脚本，读取本地的一个 文档（列如你的租房合同），然后做一个“合同问答助手”。 你问：“违约金是多少？ ”，它能精准回答。

第三阶段：架构师 —— 打造 AI Agent (智能体)

这是目前最前沿、最性感的部分。
之前的 AI 是“你说一
Agent 是“你给个目标，它自己思考、自己用工具、自己干活”。

核心逻辑：ReAct（理性 + 行动）

1. 思考 (Thought)： 用户让我买票，我得先查票。
2. 行动 (Act)： 调用“查票 API”。
3. 观察（观察）： 发现没票了。
4. 再思考： 那我看看下一班车。
5. 再行动…

学习路线：

• 函数调用（工具调用）： 这是 Agent 的基石。 OpenAI 的 API 允许你描述一个函数（列如 ），模型会返回 JSOsend_email
• Agent 框架： 深入研究 或者 （更推荐 LangGraph，它能让你像画流程图一样控制 Agent 的逻辑）。LangChain 代理LangGraph
• AutoGPT / BabyAGI： 去 GitHub 看看这些开源项目的源码，理解它们是怎么做“自我循环”的。

✅ 实战作业：
做一个“股票分析 Agent”。

1. 给它一个工具：。 get_stock_price（代码）
2. 给它一个工具：。 search_news（关键词）
3. 你问它：“目前买英伟达合适吗？ ”
4. 它自动查股价、查最近新闻，最后综合分析给你一个提议。

第四阶段：领航者 —— 多智能体 (Multi-Agent) 与 微调 (Fine-tuning)

当你发现一个 Agent 干活太累、太乱时，你需要一个团队。

1. 多智能体系统（多智能体系统）：

• 列如写软件，你需要一个 Agent 做产品经理，一个做程序员，一个做测试。
• 学习框架： 或 。 让 Agent 之间相互对话、相互 Review 代码。MetaGPT船员人工智能

2. 微调（微调）：

• 当 Prompt 和 RAG 都解决不了风格问题时（列如你要模仿鲁迅说话，或者专门处理医学术语）。
• 学习 LoRA 技术，在云端（如 HuggingFace）微调开源模型（如 Llama 3, Qwen）。

结语

兄弟们，AI 这一波浪潮，比当年的移动互联网还要猛烈。
学习路径很清晰：
用好 Prompt -> 搞懂 RAG -> 掌握 Function Calling -> 搭建 Agent。

哪怕你只学到第二阶段，你都能在目前的职场上秒杀 80% 的人。
别焦虑，别观望。 打开你的 IDE，先调通第一个 API 接口再说。

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