生成式 AI 应用开发路线总览

从模型交互与检索进入 Agent、协议和生产治理。

阅读起点

学习前先阅读：Prompt Engineering 学习路线。

全书顺序

本书按知识依赖组织。主线先建立可运行的共同模型，再进入机制、工程边界和生产约束；维护与前沿内容明确标注，不改变主线的学习顺序。

第1章｜主书与分支

先理解本方向的知识边界，再选择一条可以连续学习的主书。

模型交互与 AI 应用基础：从提示、模型 API、结构化输出到多模态输入建立可验证的应用基础。
模型工程与微调：覆盖微调、数据准备、开源模型和部署权衡，避免把训练与应用开发混为一谈。
检索增强与知识管道：从文档摄取、检索、重排到 Graph RAG 组成可追溯知识管道。
Agent 系统与编排：从单 Agent 工具循环到多 Agent 协作，重点放在状态、权限、恢复和可验证动作。
Agent 协议与宿主集成：将 MCP、A2A、Codex 平台和兼容集成放入协议、权限和生命周期主线。
AI 生产质量与治理：用评估、可观测性、安全护栏和应用架构把模型能力变成可运营系统。

阅读边界

本页是学习路线和专题入口，不替代专题笔记中的机制解释、可运行示例和练习。笔记尚未完成的专题会先显示为占位页；已有经验的读者可以跳到具体章节，再按前置关系回补。

路线状态

本路线的目录已完成本轮架构审查；专题笔记的内容质量和来源审查另行进行。