【2026年AI工程师成长路线：八个关键台阶】

两年前转型AI工程师，是我职业生涯最正确的决定。如果你今天想入局，这份路线图或许能帮到你。

一、夯实Python基础

当很多人急于跳过基础直接上手“氛围编程”时，扎实的编程功底反而成了稀缺优势。Python是AI社区的通用语言，哈佛的CS50p课程是最好的起点。

二、拥抱AI辅助编程

一个残酷的现实：你的竞争对手从来都不是AI本身，而是那些善用AI的开发者。同样优秀的程序员，掌握AI工作流的人能快三倍交付。AI辅助编程的本质是在你的基本功之上叠加一层杠杆。吴恩达最近发布了一个30分钟的入门课程，Claude Code则是目前最强大的工具之一。

三、理解大语言模型的运作机制

3Blue1Brown的系列视频堪称LLM原理的最佳可视化讲解，涵盖LLM工作原理、Transformer深度解析、注意力机制以及模型如何存储知识。看完这些，你对大模型的理解会上一个台阶。

四、深入LLM研究

理解原理之后，下一步是学会自己构建。Andrej Karpathy的“神经网络从零到英雄”系列，是这个领域最好的教程，没有之一。

五、掌握AI智能体

在跳入智能体的热潮之前，强烈建议先读Anthropic的官方指南。他们的核心观点很清醒：构建智能体不需要复杂的框架或库，需要的是可组合的模式。这句话值得反复咀嚼。

六、应用落地

我不建议追逐框架，但CrewAI的课程确实帮我建立了一个重要认知：把智能体想象成协作的人类团队。最近我更多使用Claude Agent SDK，它提供了完整的智能体循环、工具调用和编码工作流。

另一个值得关注的方向是Claude Skills。相比构建完整的智能体，构建可复用的技能模块往往更精准、更可靠。技能让Claude保持轻量，避免循环漂移，在需要时精确触发。这可能是智能体发展的下一个形态。

七、项目驱动学习

GitHub上有一个包含90多个AI工程项目的开源仓库，覆盖LLM、RAG和真实世界的智能体应用，是绝佳的实战素材库。

八、系统阅读

Chip Huyen的AI工程书籍是每个构建真实应用的工程师必读之作。此外还有几本免费的可视化指南，用图解的方式讲透复杂概念，下载量已超过十万次。

最后想说的是：框架来来去去，基础永远是基础。在这个快速迭代的领域，真正的护城河从来都是对底层原理的深刻理解，以及将这种理解转化为实际产出的能力。

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