企业官网建设流程全解析

本文介绍了在AI时代，开发者需要掌握的四大AI工程能力：构建和部署AI应用、扎实的软件工程基本功、使用代码智能体、塑造要构建的产品和系统。文章强调AI不会取代开发者，而是需要开发者具备AI工程能力来抓住机遇。同时，文章还提到了持续学习的重要性，以及AI工程能力对未来软件开发的影响。

今天，软件开发正在发生一场非常深刻的变化。

如果说 2022 年之前，开发者更多依靠的是传统工程能力、框架经验和手写代码能力，那么现在，AI 已经让我们构建软件的方式发生了根本性改变。大模型、RAG、Agent、代码智能体、自动化评测、上下文工程，这些能力正在重新定义“一个优秀开发者应该会什么”。

在这样的变化中，真正重要的问题不是“AI 会不会取代开发者”，而是：

开发者应该学习哪些 AI 工程能力，才能真正抓住这一轮变化带来的机会？

我很高兴向大家介绍一张 AI 工程能力地图。

这张地图的目标很直接：帮助开发者判断哪些能力最值得优先学习，也帮助企业在招聘和培养人才时，更清楚地识别真正具备 AI 工程能力的人。

在今天充满噪声、概念和 hype 的 AI 信息环境里，大家很容易陷入一种状态：每天都看到新模型、新工具、新框架、新论文，但反而不知道应该从哪里开始学。

因此，我们基于超过 10,000 份岗位招聘信息的分析，结合数十位 AI 专家、招聘经理和技术负责人的结构化访谈，同时参考问卷调研和其他公开数据，梳理出了当前以及未来一段时间内最重要的 4 类 AI 工程能力：

1. 构建和部署 AI 应用

2. 扎实的软件工程基本功

3. 使用代码智能体

4. 塑造要构建的产品和系统

你可以把这个过程理解为：我们对大量岗位需求、专家判断和行业实践进行“聚类分析”，从中找出最关键、最稳定、也最值得投入学习的能力方向。

需要说明的是，这里讨论的是 AI 工程能力，而不是狭义上的 AI 工程师岗位。

这两者并不完全一样。

就像今天所有开发者都需要理解云计算，但并不是每个人的头衔都叫“云工程师”。类似地，未来几乎所有开发者，无论是全栈工程师、数据工程师、DevOps 工程师、机器学习工程师，还是专门的 AI 工程师，都需要具备一定的 AI 工程能力。

一、构建和部署 AI 应用

AI 应用和传统软件最大的区别是什么？

一个非常关键的差异是：AI 系统的输出具有不确定性。

当你调用一个大语言模型时，你无法完全预知它会返回什么内容。当你训练一个深度学习模型时，你也无法精确知道它在新样本上会做出怎样的预测。

而传统软件通常更加确定。只要输入、逻辑和状态一致，输出大体就是可预期的。

这也是为什么 AI 应用不能简单等同于“在原有软件里接一个模型接口”。真正会构建 AI 应用的人，需要理解 AI 系统的基本构件，包括：

• 大语言模型
• 上下文工程
• RAG 检索增强生成
• Agent 工作流
• 机器学习与深度学习基础
• 模型调用、编排和部署
• 评测、监控与治理机制

更重要的是，他们还需要掌握如何用统计方法和工程方法，让一个原本不确定的 AI 系统变得更加可控、可靠、可评估。

这里有一项非常核心的能力：持续开展严谨的评测和错误分析循环。

很多 AI 项目失败，并不是因为模型不够强，而是因为团队没有建立起有效的评测体系。

比如，一个智能客服系统是否真的回答准确？一个代码生成助手是否会引入隐蔽 bug？一个企业知识库问答系统是否会胡编乱造？这些问题不能只靠主观感觉判断，而需要通过样本集、评测指标、错误分类、回归测试和持续迭代来解决。

因此，构建 AI 应用的核心，不只是“能把模型接进系统”，而是能够持续回答三个问题：

它是否有效？它在哪些场景会失败？我们如何让它变得更稳定？

这正是 AI 应用工程化的关键。

二、扎实的软件工程基本功

AI 让写代码变快了，但并没有让软件工程基本功变得不重要。

恰恰相反，AI 越强，软件工程基本功越重要。

因为当代码智能体可以快速生成大量代码时，真正决定系统质量的，往往不再是“能不能写出来”，而是“写出来的东西是否架构合理、可维护、可扩展、可测试、可上线”。

软件工程本质上是一系列权衡。

你需要在成本、性能、可扩展性、可靠性、开发速度、安全性、隐私保护等因素之间做取舍。很多时候，没有绝对正确的答案，只有更适合当前业务阶段和系统约束的选择。

理解软件工程基本功，意味着你能看清楚这些权衡到底存在在哪里。

它会影响你如何选择技术栈，如何设计系统架构，如何设计数据库，如何拆分服务，如何做测试，如何处理安全和隐私问题，如何规划上线和回滚方案。

这也是为什么“完全依赖 AI 氛围编程”的风险很高。

如果一个缺乏经验的开发者只是让代码智能体一路生成代码，却不知道智能体背后做了哪些工程取舍，那么系统可能一开始看起来能跑，但到了复杂业务场景、并发压力、边界条件或安全审查时，就会暴露大量问题。

更严重的是，如果你不知道软件工程里的专业语言和关键概念，你也很难给代码智能体提供足够好的上下文。

你无法准确告诉它：

• 这里需要强一致还是最终一致
• 这里更应该优先可维护性还是性能
• 这里是否需要幂等设计
• 这里的错误处理策略是什么
• 这里的数据模型是否应该解耦
• 这里是否存在权限边界和隐私风险

所以，软件工程基本功并不会被 AI 淘汰。它会变成你驾驭 AI 的基础语言。

懂工程的人使用代码智能体，是在“指挥一个执行力极强的助手”。

不懂工程的人使用代码智能体，很容易变成“让一个助手替自己做一堆自己也看不懂的决定”。

两者结果会完全不同。

三、使用代码智能体

高效使用代码智能体，已经成为每个开发者都需要掌握的关键技能。

这里说的代码智能体，不只是简单的代码补全工具，也不只是让模型帮你写一个函数。它更像是一个可以阅读代码库、理解任务、制定计划、修改文件、运行测试、修复错误，并在一定程度上独立推进工作的工程助手。

真正会使用代码智能体的人，通常具备几个特征。

首先，他们理解智能体是如何工作的。

他们知道智能体依赖上下文，知道它会犯什么类型的错误，也知道什么时候应该让它自主推进，什么时候必须及时介入。

其次，他们能有效管理智能体的上下文。

代码智能体不是越多上下文越好，也不是越少越好。关键是给它足够必要、结构清晰、与任务高度相关的信息。比如需求说明、代码结构、关键约束、测试方式、历史决策、接口规范、边界条件等。

第三，他们知道如何在“规划”和“执行”之间做权衡。

有些任务需要先写清楚规格说明和实施计划，再让智能体动手；有些任务则可以快速试错、边做边改。过度规划会降低效率，缺乏规划又可能让智能体跑偏。

第四，他们懂得为智能体提供验证器。

所谓验证器，可以是单元测试、集成测试、静态检查、lint、benchmark，也可以是业务规则校验、评测集或者人工审核标准。没有验证器，智能体就很难形成闭环，只能依赖自己的主观判断。

更高阶的能力，是能够组织多个智能体协同工作。

例如，一个智能体负责调研代码库，一个负责设计方案，一个负责实现，一个负责写测试，一个负责审查 diff。这类多智能体协作会成为越来越常见的软件开发模式。

当然，使用代码智能体也必须规避风险。

比如，不要让智能体直接操作生产数据库，不要在没有审查的情况下合并关键代码，不要让它在权限过大的环境中随意执行命令，也不要把敏感代码和数据暴露给不合适的工具。

由于代码智能体的发展速度非常快，掌握这项能力也不只是学会某一个工具，而是要形成一套持续演进的工作流。

你需要不断尝试新工具、新模式、新最佳实践，并持续调整自己的开发方式。

未来优秀开发者之间的差距，很可能不仅体现在“谁代码写得更好”，还会体现在“谁更会管理和指挥 AI 完成复杂工程任务”。

四、塑造要构建的产品和系统

随着代码智能体越来越擅长根据清晰规格完成实现，工程师的工作重心也在发生转移。

过去，很多工程师的任务是：拿到一个已经定义好的需求，按照设计稿和技术方案完成实现。

但在 AI 工程时代，仅仅“照着规格写代码”已经不够了。因为 AI 会越来越擅长做这件事。

工程师更重要的价值，会向前移动到一个更关键的问题：

我们到底应该构建什么？

这就是所谓的 Shaping the build，也就是参与塑造要构建的产品、系统和解决方案。

这要求工程师不仅懂技术，还要具备产品意识、业务理解和用户洞察。你需要理解客户目标，理解业务约束，理解系统真正要解决的问题，而不是只关心某个功能是否按时上线。

AI 给工程师带来了更大的主动性和所有权。

你不一定要等待别人给你一个像素级设计稿，也不一定只能被动接收需求。你可以主动发现问题、识别机会、快速构建原型、拿给用户验证，再根据反馈推动产品迭代。

这类能力在 AI 时代会变得越来越重要。

因为 AI 降低了从想法到原型、从原型到产品的执行成本。过去需要一个团队做几周的东西，现在一个具备 AI 工程能力的开发者可能几天就能完成初版验证。

但这也带来新的要求：你要知道什么时候应该快，什么时候应该慢。

有些场景适合快速做 MVP，先拿到真实用户反馈；有些场景涉及安全、隐私、金融、医疗、基础设施，就必须放慢速度，做更严谨的设计、评审和测试。

真正成熟的 AI 工程师，不只是会调用模型、会写代码、会用 Agent，而是能在不确定的环境中推动项目向前走。

他们能够判断：

• 哪些问题值得解决
• 哪些需求只是表面需求
• 哪些功能应该先做
• 哪些风险必须提前控制
• 哪些原型可以快速验证
• 哪些系统必须谨慎构建

这类能力，正在成为 AI 时代工程师竞争力的重要分水岭。

底层能力：持续学习

在这四类能力之下，还有一个共同的底层要求：持续学习。

AI 领域变化太快了。

新的模型、新的工具、新的 Agent 框架、新的评测方法、新的工程实践，几乎每隔一段时间就会出现。今天的最佳实践，可能几个月后就会被更好的方式替代。

因此，AI 工程能力不是一次性学完的技能包，而是一套需要持续更新的能力体系。

你需要保持对新技术的敏感度，但又不能被每一个热点牵着走。你需要不断学习新工具，但也要有判断力，知道哪些能力只是短期技巧，哪些能力会长期有效。

从这个角度看，AI 工程能力地图的价值，不只是告诉我们“现在该学什么”，更是帮助我们建立一个判断框架：

当新的技术和工具出现时，我们能判断它属于哪一类能力，它是否能增强我们的工程效率，它是否值得投入时间学习。

写在最后

DeepLearning.AI 的一个重要目标，就是帮助开发者建立这些 AI 工程能力。

接下来，我们还会进一步展开这四类能力，分享更详细的 AI 工程能力地图，并讨论每一类能力背后的学习路径、实践方法和典型误区。

站在今天看 AI 工程的发展方向，最令人兴奋的不是某一个模型有多强，也不是某一个工具有多酷，而是我们每个人都能用 AI 构建出过去难以想象的软件和系统。

未来的软件工程，不会只是“人写代码”或者“AI 写代码”的简单替代关系。

更准确地说，它会变成一种新的协作方式：

人负责判断方向、定义问题、设计约束、把握质量和承担责任；AI 负责扩展执行力、提高探索速度、降低试错成本，并帮助我们更快地把想法变成现实。

掌握 AI 工程能力的人，将会拥有更多项目机会、更多职业机会，也会在未来的软件开发中扮演更重要的角色。

希望你也能成为这场变化中的积极参与者。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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