LEARNING PATH · V0.9

一条完整的 AI Engineering 路径,但不要求你从第一课开始。

需要结构时,就沿 10 个 Stage 往前走;更有经验时,也可以直接进入生产事故,只补真正缺失的 Mental Model。

01 · PATH

Guided Path

从模型行为一直到生产架构,共 10 个 Stage。即使某些 Mental Model 还没有独立页面,完整知识结构仍然会展示出来。

当前进度只保存在这个浏览器里,不要求登录账号。

  1. STAGE 00

    AI 系统心智模型

    先分清模型能给出什么,以及应用系统必须保证什么。

  2. STAGE 01

    行为、Prompt 与输出契约

    塑造模型行为,同时明确 Authority、Context 与 Runtime 各自负责什么。

    Mental Model: 4

  3. STAGE 02

    Context、Retrieval 与 RAG

    构建相关、可信、可追踪的证据管道,而不是只追求更多上下文。

  4. STAGE 03

    Memory、Knowledge 与 Source of Truth

    把 Memory 当作生命周期和权威来源问题,而不是一个存储功能。

    Mental Model: 5

  5. STAGE 04

    Tools、MCP 与 Capability 边界

    给 Agent 能力,但不把模型意图直接等同于系统权限。

    Mental Model: 6

  6. STAGE 05

    Agent Loop、State 与长任务

    控制迭代、状态、Interrupt/Cancel,以及超出单次请求生命周期的工作。

  7. STAGE 06

    Reliability、Security 与 Human Control

    在生产压力下控制 Retry、副作用、Trust Boundary 与人工介入。

  8. STAGE 07

    Evaluation、Observability 与生产经济性

    用 Trace 与评测证据判断什么值得上线、什么必须阻断。

  9. STAGE 08

    Graph、Delegation 与 Multi-Agent

    只有当分工价值高于协调成本时,才增加编排与更多 Agent。

  10. STAGE 09

    Production Architecture 与 Capstone

    把前面的工程层整合起来,并为最终发布决策负责。

02 · MAP

Knowledge Map

Mental Model 才是长期稳定的知识单元;一个 Lab、Mission 或 Incident 可以同时训练多个模型。

00AI 系统心智模型4
  • S00-M01概率性模型行为 vs 应用系统保证
  • S00-M02模型声称的事实 vs Runtime 事实
  • S00-M03把结构化输出当作应用契约
  • S00-M04Runtime Enforcement vs 模型劝说
01行为、Prompt 与输出契约4
  • S01-M01Instruction Authority 与 Provenance
  • S01-M02歧义、具体性与 Instruction Conflict
  • S01-M03示例可以塑造行为,但不能替代 Policy Enforcement
  • S01-M04Prompt、Context 与 Runtime 的责任边界
02Context、Retrieval 与 RAG8
  • S02-M01有限的 Context Budget
  • S02-M02Context 结构与 Cache-friendly 稳定性
  • S02-M03Compaction vs 关键信息保留
  • S02-M04证据粒度与 Chunking
  • S02-M05Dense、Sparse 与 Hybrid Retrieval
  • S02-M06把 Reranking 视为第二阶段证据筛选
  • S02-M07Freshness、Authority 与 Source Priority
  • S02-M08结构化与 Metadata-aware Retrieval
03Memory、Knowledge 与 Source of Truth5
  • S03-M01Working Memory vs Durable Memory
  • S03-M02Memory 的写入、读取生命周期与选择策略
  • S03-M03Memory 与权威 Source of Truth 冲突
  • S03-M04过期、失效、版本与 Forgetting
  • S03-M05用户 Memory 与领域 Knowledge 的边界
04Tools、MCP 与 Capability 边界6
  • S04-M01Tool Contract 与 Schema 设计
  • S04-M02Tool Result Validation 与显式 Error Surface
  • S04-M03Capability Boundary 与 Least Privilege
  • S04-M04可逆操作 vs 不可逆操作
  • S04-M05在高风险边界设置 Human Approval
  • S04-M06MCP Protocol、Application State、Authorization 与 Capability 边界
05Agent Loop、State 与长任务6
  • S05-M01Act → Observe → Verify Loop
  • S05-M02Planning vs Direct Execution
  • S05-M03Bounded Autonomy、Termination 与 Escalation
  • S05-M04Checkpoint、可恢复 State 与 Recovery
  • S05-M05Interrupt 与 Cancellation Semantics
  • S05-M06Async 与长任务生命周期
06Reliability、Security 与 Human Control5
  • S06-M01Timeout 歧义:没收到响应不等于已确认失败
  • S06-M02Retry Policy 与 Retry Amplification
  • S06-M03重复 Intent 的 Idempotency Boundary
  • S06-M04副作用发生后的 Compensation 与 Recovery
  • S06-M05不可信 Context 的 Trust Boundary 与 Defense in Depth
07Evaluation、Observability 与生产经济性7
  • S07-M01把 Traceability 作为因果执行历史
  • S07-M02把 Observability 作为诊断接口
  • S07-M03Evaluation Environment 与 Verifier 设计
  • S07-M04Outcome Evaluation vs Trajectory Evaluation
  • S07-M05Dataset Slice、Regression 与平均提升陷阱
  • S07-M06Confidence、Variance 与 Sample-size Humility
  • S07-M07把 Cost、Latency、Quality 与 Release Veto 当成一个决策
08Graph、Delegation 与 Multi-Agent4
  • S08-M01Loop 与 Graph 的责任边界
  • S08-M02Sequential、Conditional 与 Parallel Topology 权衡
  • S08-M03Delegation Contract 与 Shared/Isolated State
  • S08-M04Independent Verification、Coordination Cost 与 Correlated Failure
09Production Architecture 与 Capstone3
  • S09-M01跨层 Architecture Decomposition
  • S09-M02Bounded Rollout、Fallback 与 Graceful Degradation
  • S09-M03把证据汇总成 SHIP / BLOCK / INCONCLUSIVE 决策