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技术与工程 · 线 02

技术实战线

大模型基础、AI 工程（Prompt/上下文/Harness/Loop/MCP）、RAG 与 Agent、评测调优与现场交付

16 章 · 53 课 · 约 2325 分钟

本线学习进度

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1

导览

1 课
  1. FDE 实战课 · 零基础学会前沿部署工程师
    约 40 分钟L0L1B4
2

FDE 认知

3 课
  1. FDE 是什么?前沿部署工程师(Forward Deployed Engineer)完整介绍
    约 30 分钟L0L1B4S2
  2. FDE 为什么 2026 年爆发?岗位增长 4.2 倍与薪资行情
    约 25 分钟L0L1B4
  3. FDE 五大核心能力与学习路线(146 份 JD 实证)
    约 35 分钟L0L1B4S4
3

大模型基础

3 课
  1. 大模型入门:Token、上下文窗口、温度、幻觉与 Python 环境配置
    约 50 分钟L0L1T1
  2. 大模型 API 调用教程:10 行 Python 代码调通国产大模型
    约 40 分钟L0L1T1T3
  3. Prompt 工程教程:五要素法 + Few-shot + CoT + JSON 输出
    约 60 分钟L1L2T1
4

AI 与 Agent 基础

3 课
  1. 1.1 AI 基础
    约 15 分钟L0L1T1T3
  2. 1.2 大语言模型的进化之路：从“会接龙”到“会做事”
    约 20 分钟L0L1T1T3
  3. 1.3 智能体（Agent）基础
    约 25 分钟L0L1T1T3
5

低代码首交付

2 课
  1. Coze 扣子教程:30 分钟零代码搭建 AI 智能体
    约 45 分钟L0L1T3
  2. Dify 教程:企业级 RAG 平台搭建(含 Docker 私有化部署)
    约 60 分钟L1L2T3T4
6

开发框架

3 课
  1. LangChain 入门教程:Python AI 应用开发五大组件
    约 60 分钟L1L2T3
  2. LangGraph 教程:复杂 Agent 工作流编排与人工审批
    约 70 分钟L2L3T3
  3. MCP 协议教程:让 AI Agent 标准化连接工具(USB-C 类比)
    约 55 分钟L2L3T3T4
7

RAG 与 Agent

3 课
  1. RAG 教程:从零搭建知识库问答系统(50 行代码)
    约 70 分钟L1L2T2
  2. RAG 进阶:混合检索 + Rerank 让准确率从 60% 到 90%
    约 75 分钟L2L3T2T1
  3. AI Agent 实战:让大模型真正干活(ReAct + 工具调用)
    约 80 分钟L2L3T3T2
8

AI 工程方法

5 课
  1. 3.1 Prompt 工程——把要求写成模型能执行的规格
    约 15 分钟L2L3T1D2
  2. 3.2 上下文管理——选而不是全塞
    约 15 分钟L2L3T1T3
  3. 3.3 Harness 构建——把模型包成可运行的系统
    约 15 分钟L2L3T1T3
  4. 3.4 Loop 循环——Agent 怎么转圈、什么时候停
    约 15 分钟L2L3T1T3
  5. 3.5 MCP 认证——连外部工具时怎么证明"我是我"
    约 15 分钟L2L3T4T3
9

评估与可观测

2 课
  1. AI 评估方法论:LLM-as-Judge 与 FDE 面试分水岭
    约 60 分钟L2L3T1D3
  2. AI 评估工具实战:RAGAS + Promptfoo + Langfuse 三件套
    约 70 分钟L2L3T1D3
10

智能体评测与调优

5 课
  1. 4.1 智能体调试与评测基础
    约 20 分钟L2L3T1D3
  2. 4.2 Prompt 调优
    约 25 分钟L2L3T1D3
  3. 4.3 知识库质量与 RAG 调优
    约 25 分钟L2L3T2T1
  4. 4.4 Workflow 调优
    约 15 分钟L2L3T1D3
  5. 4.5 Multi-Agent 调优
    约 15 分钟L2L3T1D3
11

微调进阶

1 课
  1. LoRA 微调教程:用 Llama-Factory 在消费级 GPU 微调大模型
    约 90 分钟L3L4T1T2
12

现场交付

3 课
  1. FDE 客户访谈:5 问法挖出真实需求(附话术模板)
    约 60 分钟L2L3S1D2
  2. AI 场景评估:四维度打分判断值不值得做(MVP 边界)
    约 50 分钟L2L3S2S3S4
  3. AI 产品 Demo 技巧:让客户买单的演示方法与翻车应急
    约 55 分钟L2L3D1D2
13

案例库

8 课
  1. 真实案例库
    约 40 分钟L0B1
  2. GitLab × Anthropic:DevSecOps 评估标杆
    约 40 分钟L2B1B4
  3. Klarna × OpenAI:跨境支付客服
    约 40 分钟L2B1B4
  4. Palantir × Airbus:FDE 精神原型
    约 40 分钟L2B1B4
  5. TELUS × Anthropic:5.7 万人全员 AI 化
    约 40 分钟L2B1B4
  6. 一汽丰田 × 腾讯云:4S 店客服
    约 40 分钟L2B1B4
  7. Zapier × Anthropic:800 个内部 Agent 的 MCP 实战
    约 40 分钟L2B1B4
  8. 智谱 × 公积金 12329:国产 RAG 客服
    约 40 分钟L2B1B4
14

毕业项目

1 课
  1. FDE 毕业项目:从客户访谈到交付资产包的完整全流程
    约 90 分钟L3L4D1D4S4T3
15

求职

4 课
  1. 求职板块
    约 120 分钟L1B4
  2. FDE 面试题库:分水岭问题与 CASE 框架
    约 60 分钟L2L3D2S1
  3. FDE 岗位 JD 拆解:146 份真实 JD 的技能频次与读法
    约 40 分钟L1L2B4S4
  4. FDE 简历模板:让交付资产包说话(附 STAR 模板)
    约 40 分钟L1L2D2
16

工具箱

6 课
  1. 部署平台对比
    约 40 分钟L2L3T4
  2. 评估工具箱
    约 40 分钟L2L3T1D3
  3. Agent 开发框架对比
    约 40 分钟L1L2T3
  4. MCP 工具与生态
    约 40 分钟L2T3T4
  5. 大模型 API 平台对比
    约 40 分钟L0L1T1
  6. RAG 与向量库工具
    约 40 分钟L1L2T2

本线配套工件任务

边学边做：完成本线学习后，到工件区提交对应交付物，AI 按评审标准给反馈。

查看工件任务 →