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中国视觉设计网站,wordpress分类添加关键词,前端开发工程师是什么专业,wordpress10大插件AI 会淘汰程序员么#xff1f; 我的答案是 “会”。 AI 会不会淘汰程序员#xff1f;这是学编程的朋友们非常关注的问题#xff0c;我也一样#xff0c;因为如果程序员被淘汰了#xff0c;那我这个程序员博主也就光荣退休了。 “你讲编程还有个毛用#xff1f;你做教程还…AI 会淘汰程序员么我的答案是 “会”。AI 会不会淘汰程序员这是学编程的朋友们非常关注的问题我也一样因为如果程序员被淘汰了那我这个程序员博主也就光荣退休了。“你讲编程还有个毛用你做教程还给谁看给 AI 看吗”“AI 自己都能生成教程了自己都能自产自销进化升级了还要你”我觉得 AI 会淘汰很多程序员但是程序员这个岗位不会消失。为什么呢假设 AI 是个能独立思考、有手有脚的数码宝贝。它很强你让它写代码它也能写写得还比人更快更好但是它要是不听话程序跑不起来、多写几个 Bug 都是小事搞不好把你整个电脑都给烧了。而且一旦 AI 搞砸了、黑化了往你的代码里加点小广告、加点 “老八秘制小汉堡”谁跟着倒霉啊还不是咱们这些使用者嘛毕竟 AI 又不能代替人类去坐牢对吧。而且你想当年汽车取代马车虽然车夫被淘汰但是却催生了司机这个新岗位所以想不被 AI 淘汰必须要把自己的经验和 AI 融合驾驭 AI 更快地完成工作。以后程序员将不再是码农而是 AI 操控师。下面我会发起《AI 程序员改造计划》给大家分享 AI 时代下程序员必须学习的知识。是我这两年半积累的经验哪怕你之前完全没接触过 AI看完后对 AI 的了解也会超过 90% 的同学也就不用担心被淘汰了。要分享的内容包含 4 大部分最后一部分【AI 编程】是最值得学习的。别的博主不会把这些东西一次性讲完干货很多建议收藏起来慢慢看~一、AI 核心概念首先我会通过带大家实操一个主流的 AI 应用开发平台 Dify把 AI 的核心概念串联起来更高效直观地带大家理解。首先进入平台创建一个 AI 应用然后进入到了 AI 对话界面。首次使用时我们要选择大模型LLM。大模型是 AI 的大脑是指具有海量参数的人工智能模型通过大规模的预训练获得广泛的知识和能力。不同大模型的参数规模、处理能力、接受的对话长度是不一样的。选择大模型后我们可以设置参数来调整大模型的输出比如温度可以控制模型输出的随机性温度值越高模型输出越随机多样温度值越低输出越确定保守。下面我们来和 AI 进行对话输入给 AI 的内容我们称为提示词 Prompt用来引导模型生成特定内容或执行特定任务提示词的质量直接决定了 AI 输出的准确度。提示词又可以分为系统提示词和用户提示词系统提示词可以整体约束 AI 输出的内容一般需要提前设置用户提示词则是用户自主输入的内容随用随输。我们进行一次对话后会发现对话下方展示了 “花费 Token”。看到 “花费” 很多同学就慌了啥是 Token 啊Token 贵不贵啊Token是大语言模型处理文本的基本单位可能是单词或标点符号模型的输入和输出都是按 Token 计算 的一般 Token 越多成本越高、并且输出速度越慢。不同模型的计费都不太一样一般 100 万 Token 要几十块钱吧。让我们再来添加一个大模型谷歌的 Gemini这次它让我输入API Key不让我免费用了。没事我们去大模型官方去申请一个调用秘钥输入过来即可之后的每次扣费都会记在这个 API Key 上。模型添加成功后可以看到 Gemini 也支持非常多不同的大模型比如标准版和 Lite 轻量版。可以将轻量版简单地理解为蒸馏版本。在实际应用中大模型可能因资源需求高而难以部署。采用模型蒸馏将复杂大模型的知识转移到更小模型中就可以在保持模型性能的同时减小模型体积降低推理成本。有些模型是具备多模态能力的多模态大模型能够同时理解和处理多种类型的信息比如文本、图像、音频和视频实现图生文、文生图、文生视频等更智能的应用。有些大模型还具备文档解析的能力可以上传一个 PDF 文件作为上下文信息交给 AI 去总结。还记得几年前有个很火的爆款产品 ChatPDF现在人人都能实现了。但有时大模型可能缺少了某些信息比如让 AI 总结鱼皮写的《保姆级写简历指南》它给的信息就不准确怎么办呢我们可以开启知识库功能背后是RAG 检索增强生成技术来利用外部知识库给 AI 补充知识。首先创建知识库上传知识文档对文本进行切分可以自己设置分块的规则然后利用Embedding 嵌入技术将文本、图像等数据转换为向量表示并写入到向量数据库中。用户向 AI 提问时会将问题转换成向量从知识库中检索和问题相关的信息再将这些信息和问题一起输入大模型进行处理使大模型的回答更准确。好这样我们的 AI 应用就做完了可以发布给别人用也可以通过API接口在自己的代码程序中通过网络请求来调用。刚刚我们只是牛刀小试做了个聊天助手罢了。但实际上现在 AI 的应用已经升级为智能体了。智能体是能够感知环境、进行推理、制定计划、做出决策并自主采取行动来实现目标的 AI 系统。我们可以给智能体提供工具比如网页搜索、查询天气、调用数据库等等让智能体完成更复杂的任务。安装工具后提供给智能体它就会在需要的时候使用这个工具比如从网上检索到内容进行总结后再回复。这样一来AI 的应用范围和能力边界将会是无限大。当然如果你用的 AI 大模型是个睿智它可能不会用工具所以我建议给智能体选用思考能力更强的推理模型。有些模型会使用思维链CoT和ReAct技术让模型先思考问题、推理分析并提出行动计划然后再行动再基于结果进一步推理。并且中间步骤和思考过程是公开可见的让我们能够理解模型是如何得出结论的让整个推理过程更透明。思维链 CoT在处理复杂问题时模型直接给出答案可能缺乏逻辑性和可解释性。思维链技术Chain of Thought, CoT通过让模型详细介绍中间步骤和推理过程使人们能够理解模型是如何得出结论的让整个推理过程更透明。ReAct结合推理Reason和行动Act的 AI 开发范式模型先思考问题推理分析并提出行动计划然后执行行动再基于结果进一步推理。这种循环能使 AI 能够更有效地解决复杂问题。有时单一的智能体并不能完成我们的任务比如自动生成 100 个短视频、自动做个游戏并发布上线。这时我们可以使用智能体工作流Agentic Workflow可以通过规划和编排让智能体自由搭配功能自动化实现各种复杂的任务。有点像可视化编程。最后再分享一个最近很火的概念叫MCPModel Context Protocol 模型上下文协议用于实现 AI 与外部工具或数据的标准化交互。简单来说利用 MCP 服务我们可以更方便地给 AI 集成不同的工具和数据增强 AI 应用的功能。首先安装 MCP Agent 策略让智能体支持调用 MCP然后可以去 MCP 大全网站找到我们需要的 MCP 服务比如查询当前时间。再回到智能体工作流中填写 MCP 服务器地址、调用 MCP 的指令和查询条件等信息AI 就可以在需要的时候向 MCP 发送请求来完成数据啦。OKAI 核心概念讲完了看到这里你应该就超过了 70% 的同学。二、常用 AI 工具如今 AI 相关的工具百花齐放像我也精心整理过几十个主流的 AI 工具覆盖 AI 对话、写作、图像、视频、音频、办公、编程等各个应用场景。哇这么多工具看得眼都花了不过别担心我们不必都去学习。下面我会着重为大家分享在程序员日常工作中非常实用的一整套工具链如果你还不满足想学习更多工具可以看看我 免费开源的 AI 知识库里面还有很多 AI 使用技巧、行业资讯、应用场景、资源干货的分享哦。1、开发类工具日常问题解决与知识搜索 - AI 对话产品一些简单的问题和内容搜索可以直接使用 AI 对话产品来搞定比如 DeepSeek、元宝、豆包、通义千问、文心一言、Kimi、GPT、Claude。像我自己一般会同时打开好几个网站一起用挑选最合适的回答。觉得麻烦的话也可以尝试下网友自制的 聚合 AI 应用能直接在一个聊天框里和所有主流大模型对话。小项目与新项目开发 - Cursor如果要开发小项目或新项目我建议使用 Cursor一款专为编程打造的 AI 工具。新建一个文件夹打开 AI 对话框选择 Agent 智能体模式和大模型然后输入一段提示词接下来只需默默等待AI 就会自主帮你生成一个完整的网站真的一行代码都不用写这也就是为什么现在突然有了那么多奇奇怪怪大开脑洞的应用像我之前分享过的什么赛博拉屎有了 Cursor人人都能搞网站了。老项目与大项目维护 - AI IDE 插件不过对于老项目或者大项目的开发AI 更适合作为辅助我会选择在主流开发工具比如 VSCode、JetBrains IDE中安装插件来使用 AI比如智谱 CodeGeex、JetBrains Assistant、通义灵码、GitHub Copilot 等。这些工具的使用方式都差不多可以将项目代码作为上下文信息生成补全代码、分析错误信息改 Bug、解释代码、生成单元测试、生成提交信息等等全部在 IDE 内完成不用来回跳转到其他 AI 产品开发效率会更高。其他开发场景日常开发一般使用上面这些工具就够了如果你有一些特殊需求也可以使用对应的 AI 工具来解决。想更高效地管理数据库可以使用 Chat2DB借助 AI 一句话完成数据管理、SQL 生成、数据分析和可视化。想对 API 接口进行测试可以使用 PostMan借助 AI 快速生成不同场景下的测试用例和接口文档。想提交代码或部署项目可以使用 Warp AI自动帮你把自然语言转换为正确的命令并执行再也不用记忆复杂的命令简化了终端操作。2、写作类工具程序员的工作除了开发之外也离不开写文档和作图。写作与文档编写 - 语雀 AI团队协作文档我用的比较多的还是语雀本身功能就比较丰富Markdown 语法写文章、嵌入画板等工具、一键进入演讲模式等等。现在它内嵌了 DeepSeek 大模型和 AI 助手功能可以帮你快速完善丰富指定内容、改写口吻、总结转写内容做笔记也是比较合适的。作图 - 豆包 Mermaid程序员在写技术文档时一般会通过各种流程图、架构图来让文档更好理解看起来也更高大上。有了 AI 后很多图例不用自己手绘了我可以直接把作图的信息提供给豆包或者其他 AI让它生成 Mermaid 文本作图语法接下来就可以直接下载图片、或者把生成的代码放到 Mermaid 渲染工具中就搞定了非常方便。值得一提的是现在有些 AI 大模型比如 Gemini 已经原生支持多模态能力可以直接生成图文混排的文章再发展发展估计能直接根据代码生成有图有文的技术方案了吧。OK常用 AI 工具分享完了看到这里你应该就超过了 80% 的同学。三、AI 使用技巧其实现在很多程序员朋友对 AI 还是持怀疑态度的觉得 AI 是不是只能做点儿小网站、小项目。我之前也是这么想的直到我纯用 AI、完全不写代码地做了一个有几万行代码的大项目我才发现 AI 的进化远比我的想象更可怕。当然想用 AI 做大项目还是有很多技巧的。为啥使用相同的 AI 工具有同学能做出来网站有同学只能做出来一堆 Bug 呢这一部分我们就来解决一个问题 ——如何让 AI 生成的代码更准确1、优化 PromptPrompt 的质量直接决定了 AI 生成代码的准确性也正因如此才有了 Prompt 工程的概念、市面上才出现了提示词工程师这个岗位。首先我们要掌握最基本的 Prompt 优化技巧比如明确 AI 的角色、提供具体的细节要求、拆解任务、提供示例等等这里 智谱 AI 开放平台的文档 总结得不错大家可以学习下。此外我更建议先把自己手写的 Prompt 扔给其他 AI让它帮我生成一段质量更高的、结构化的需求文档再喂给 Cursor 去生成网站效果会更好。完整的需求文档通常包括明确项目背景和目标详细列出功能要求和技术栈指定代码风格和架构模式提供示例和参考资料明确限制条件和边界场景2、复杂项目的生成技巧对于复杂的项目想一步到位是不现实的可以采用分步迭代的策略先利用 Cursor 的 Agent 模式 高级推理模型生成基础项目框架暂时不管功能好不好用确保能够运行项目即可划分模块和功能点依次向 AI 提问逐步实现核心功能并验证是否可用。在保证不影响功能的前提下优化实现细节。听起来很简单但实际操作时大家经常会遇到 AI 输出的内容驴头不对马嘴、生成了一个新功能后原来的功能就不能用了、改了一个 Bug 又来 3 个 Bug 的情况。怎么办呢教你几招1项目模块化。由于 AI 的脑容量不大能接受的上下文是有限的随着你的项目信息量不断增大它有可能忘记之前的信息导致生成的代码错误。所以我们要把项目的功能尽可能隔离开把一个大项目分割成多个小项目让 AI 生成某个功能时只需要关注一小部分上下文得到的结果会更精准。举个例子开发一个电商系统可以把商品管理模块独立出来当需要 AI 生成添加商品功能的代码时只需要提供像商品表的字段设计、添加商品的业务逻辑规则不需要把支付结算、用户会员等关联不大的功能作为上下文提供给 AI。2限定修改范围。AI 生成的代码没有那么可控经常改 A 功能的同时把 B 功能也顺带修改了。这个问题很好解决只要在提示词中限定修改范围即可比如仅修改 services/order.java 中的 CreateOrder 方法 1. 添加分布式锁防止超卖 2. 保持现有日志格式 3. 不要改动其他文件3抽象和复用。假如我们要让 AI 生成 2 个布局一模一样的页面它有的时候会很死板生成完页面 A 之后复制一遍页面 A 的代码来生成页面 B。这样非常不利于大项目的生成和维护以后 AI 改了页面 A说不定页面 B 就忘了改跟人来开发一样。所以我们需要留个心眼儿适当地告诉 AI请帮我抽象 XX 页面、XX 代码为可复用的组件。这样也能减少整个项目的代码量也有助于减轻 AI 上下文记忆的负担让生成结果更准确。4版本控制。建议利用 Git 版本控制工具对代码进行管理每正确生成一个功能后都提交一次版本在每次 AI 生成新代码之后人工对比一下改动的文件出了问题也能快速还原到之前的版本防止代码丢失。3、其他技巧掌握了上面这些是完全可以利用 AI 生成复杂大项目的。还有一些其他小技巧大家自己看一看就好注意操作系统AI 更喜欢 Linux 或 Mac 系统的终端执行命令的能力更强。如果使用 Windows 系统可以通过安装 Linux 子系统WSL来替代自带的终端。或者在和 AI 对话的上下文中明确告诉它使用 Windows 系统的终端命令否则可能 AI 给的很多命令都是无法运行的。人工控制AI 有时会因缺乏关键上下文信息、或者自身能力的不足而陷入循环这时就有必要人工介入了。可以尝试手动指定上下文、更换 Prompt 来引导 AI。多元 AI 协作不同 AI 大模型擅长不同任务如果单一大模型无法正常完成工作可以利用其他大模型生成 “教 AI 做事的方法和指令”增加解决问题的可能性。OKAI 使用技巧还是挺多的建议大家可以多去练习练习看到这里你应该就超过了 90% 的同学。四、AI 编程最后这部分最重要作为程序员咱们不光要会用 AI 工具、能利用 AI 开发项目还要能够自主开发 AI 项目把 AI 的能力接入到自己的项目中。有句话说得好AI 时代所有的传统业务都值得利用 AI 重塑一遍。所以现在很多公司都在招能够开发 AI 项目的程序员这也是我们的机会。那么我们要学习哪些知识和技术才能成为企业招聘的香饽饽呢1、AI 开发框架首先从技术角度出发我们要学习主流的 AI 开发框架比如 Spring AI、LangChain4j 和 LangGraph。Spring AI 和 LangChain4j 的作用是类似的都提供了很多现成的方法来帮我们提高开发 AI 应用的效率。比如快速对接大模型、保存会话上下文、对接向量数据库实现 RAG 等等。区别是 Spring AI 更容易和主流 Java 开发框架 Spring 集成上手难度较低而 LangChain4j 更灵活更适合开发复杂的智能体。比如在开发一个智能文档分析系统时利用 LangChain4j智能体能够自动读取文档内容调用搜索引擎获取相关背景知识然后根据任务需求将文档信息与外部知识结合生成分析报告。不过我的建议是二个都要学先从 Spring AI 学起再学 LangChain4j 会更简单。LangGraph 框架会更复杂一些它用图的结构来组织和管理 AI 相关的工作流适合构建有状态、多代理的企业级 AI 大项目。打个比方我们有多个 AI 智能体分别负责生成文字、生成图片、组合文字和图片那么 LangGraph 像是负责人可以安排这些智能体的工作顺序一起搞大事。用一个表格来总结这几种技术场景推荐框架优势Java 企业应用Spring AI无缝集成 Spring 生态智能体开发LangChain4j完整 Agent 工具链复杂工作流LangGraph可视化编排2、AI 集成开发 AI 应用的前提是要有大模型但是大模型要消耗算力才能运行算力就是金钱从哪儿搞来大模型呢2 种方法使用 AI 云服务、或者本地部署大模型。AI 云服务AI 云服务就是其他企业为我们部署了 AI 大模型通过 API 接口的方式提供给我们使用按量计费。比如阿里云百炼、火山引擎、硅基流动、Open AI 等等。咱们程序员需要重点掌握的是如何通过 API 接入云服务如何使用 AI 云服务来创建智能体和配置参数如何选择合适的云服务这就需要关注各家云服务的计费模式和服务质量如何更低成本、更稳定地使用云服务这就需要我们学习 Prompt 工程和高可用技术本地部署大模型本地部署大模型对于很多企业来说也是刚需数据无需上传至云端能够有效保障数据的安全性和隐私性尤其适用于医疗、金融等对数据安全极为敏感的行业。本地部署大模型其实并不难只需要使用 Ollama 工具 就可以一键部署各种主流的开源模型。唉但部署大模型的难度不在于技术啊主要是没算力啊不然我也给我们团队的 编程导航 和 面试鸭 都来一套鱼皮大模型了。3、AI 领域业务企业中的 AI 业务开发可不仅仅是来个 AI 对话就够了咱们还要掌握几种更复杂的业务开发比如 RAG 知识库、多模态、MCP 服务、ReAct 智能体。RAG 知识库很多公司都有属于自己的业务知识和文档会构建自己的问答系统或客服这就要用到 RAG 检索增强生成技术。先通过文本嵌入模型将企业各种文档转化为向量存入向量数据库当用户提问时系统在向量数据库检索相关向量数据找到最相似文档片段和问题一起输入大模型处理。这样一来大模型能够基于企业真实数据作答更准确贴合实际。关于 RAG 能学的知识可太多了比如主流的向量数据库 Milvus 和 PGVector、文档的抽取 / 转换 / 加载、索引的构建、查询策略的优化等等。这也是 AI 企业面试的重点多模态多模态也是主流的 AI 业务场景即融合文本、图像、音频、视频等多种不同类型的数据模态从而提高产品使用的易用性做出更多有创意的功能。比如做个智能导购系统顾客既可以输入文字描述想要的商品系统也能识别顾客上传的商品图片甚至可以理解顾客通过语音提出的购物需求。系统会将这些来自不同模态的数据进行整合处理在商品数据库中精准匹配符合要求的商品并将结果反馈给顾客。想开发多模态应用咱们要学习模态转换技术比如文本转语音TTS、语音转文本STT、光学字符识别OCR等不过这些都有现成的工具库或者云服务掌握调用方法就行。还可以通过 Spring AI、LangChain 等 AI 开发框架调用不同模态的大模型降低开发难度。MCP 服务MCPModel Context Protocol模型上下文协议可以理解为提供给 AI 的各种服务AI 利用这些服务能够实现更强大的功能。如何在项目中接入别人的 MCP 服务来增强自己的项目能力以及如何开发自己的 MCP 服务让别人的项目使用都是必须要学习的。现在使用 Spring AI 等开发框架就可以开发 MCP 服务而且甚至有高手做了个 网站能够一句话创建自己的 MCP 服务这真的是泰裤辣。ReAct 智能体ReAct 是一种构建智能体的开发范式目的是打造能够依据推理结果自主采取行动的智能体。它的开发过程会涉及到任务规划、工具调用、交互 I/O、异常处理等知识。尤其是工具调用可以通过 Function Call 或 MCP 实现像天气查询、文件读写、网页运行、信息检索、终端命令执行等功能。就拿开发视频网站为例用户说了 “帮我开发一个 Dilidili 视频网站并部署上线” 的指令时智能体首先会深入理解任务内容通过推理梳理出一系列执行步骤包括明确需求、设计方案、搭建框架、生成代码、部署上线等。接下来智能体就会调用相应的工具来执行这些行动。如果执行过程中遇到问题还会询问我们的意见重新推理并及时调整行动方案。4、AI 工具链最后就是我们开发 AI 项目时可能会用到的一些平台、工具和类库了。低代码平台比如主流的低代码 AI 开发平台 Dify可以让我们通过拖拉拽的方式构建自己的 AI 智能体创建知识库并导入自己的文档搭建复杂的工作流等等。就哪怕你不会写代码都能用它搞出复杂的 AI 应用。工具库还有一些开发 AI 智能体时会用到的工具库比如Apache Tika功能强大的文件解析器工具库支持解析 PDF、Word、Excel、PowerPoint 等各种文档然后提供给 AI 作为知识。Playwright用于模拟浏览器行为的工具库AI 需要运行网页、抓取网页数据、自动化测试时它都能派上用场。JSON 格式解析库 GSON 和 KryoHTML 文档解析库 jsoup这些类库基本没什么学习成本要用的时候看文档就好了。部署工具项目最终是要部署上线的嘛所以我们还要掌握高效的部署工具让 AI 应用从开发环境顺利过渡到生产环境为用户提供稳定服务。如果不在意价格、追求稳定的话还是优先选择大厂提供的云服务来部署项目。但如果是个人学习使用、想快速上线自己的 AI 小应用可以试试下面这些平台Vercel适合前端应用的部署平台支持自动构建、在线浏览、CDN 分发而且还免费提供可访问的域名Sealos云原生应用管理平台支持 Kubernetes 集群管理为 AI 应用提供容器化部署环境适合需要弹性伸缩的 AI 服务Railway能让开发人员轻松部署 Docker 容器无需操心服务器配置与运维且自带自动化构建工具、环境管理能力等当然想快速部署服务上面提到的 Docker 容器化技术也是必须要学习的就像 APP 的安装包一样能够轻松分发和部署你的应用程序。其实我有一种假设如果 AI 足够稳定、并且一句提示词就能生成完整应用的话是不是可以直接根据 Prompt 来部署项目啊。扯远了扯远了当我没说吧~怎么样要学的东西还是挺多的吧有没有感觉信息量爆炸。别担心上面这些都是实践咱还得学一些理论呀比如某个框架的底层原理、调优技巧、算法实现等等。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 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