春招方向迷茫？ai技术栈一篇就够！(附一图流总结)

一、岗位定位与能力模型

AI 应用开发工程师的核心职责，是将大模型能力以工程化的方式集成到业务系统中，完成从"模型可用"到"产品可交付"的最后一公里。该岗位要求候选人同时具备扎实的后端工程能力与对 AI 应用架构的深入理解，而非侧重于模型训练或算法研究。

技术能力可划分为两个主轴：后端工程侧（Java / Python） 与 AI 应用侧（LLM 编排、RAG、Agent、协议与工具链）。

二、后端工程技术栈

Java 方向： 以 Spring Boot 为核心框架，掌握 Spring Cloud 微服务体系（Gateway、Nacos、Feign）、消息队列（RabbitMQ / Kafka）、MySQL 调优与分库分表策略、Redis 缓存与分布式锁。重点关注 Spring AI 模块——这是 Spring 生态对接大模型的官方方案，支持 OpenAI、Ollama 等多种后端的统一抽象调用，是 Java 技术栈落地 AI 应用的关键桥梁。

Python 方向： 以 FastAPI 为主力服务框架，熟悉异步编程模型（asyncio）、Pydantic 数据校验、SQLAlchemy ORM。Python 在 AI 应用开发中具备天然的生态优势，LangChain、LlamaIndex 等主流框架均以 Python 为第一语言，因此 Python 的熟练程度直接决定了 AI 侧的开发效率。

共性要求： Docker 容器化部署、CI/CD 流程设计、RESTful / gRPC 接口规范、日志与链路追踪（如 OpenTelemetry）、API 限流与熔断策略。

三、AI 应用核心技术栈

1. LangChain

LangChain 是当前最主流的 LLM 应用编排框架，提供了对模型调用、Prompt 模板、输出解析、工具调用、记忆管理等环节的标准化封装。学习路径建议如下：首先理解其 LCEL（LangChain Expression Language）链式调用范式；其次掌握 Document Loader、Text Splitter、Embedding、VectorStore 四个核心模块的协作关系；最后深入 Callback 机制与自定义 Chain 的扩展方式。需要注意的是，LangChain 版本迭代较快，应以官方文档为第一参考源，避免依赖过时教程。

2. RAG（检索增强生成）

RAG 是当前企业级 AI 应用中最高频的架构模式。其核心流程为：文档解析 → 分块（Chunking）→ 向量化（Embedding）→ 存储至向量数据库 → 用户查询时进行语义检索 → 将检索结果注入 Prompt 上下文 → 模型生成回答。

深入方向包括：分块策略的选择与调优（固定长度、语义分割、递归分割）、混合检索方案（稀疏检索 BM25 + 稠密检索 Embedding）、Rerank 重排序模型的引入（如 Cohere Rerank、BGE-Reranker）、多轮对话下的查询改写（Query Rewriting）、以及向量数据库的选型（Milvus、Chroma、Weaviate、PgVector）。

3. LangGraph

LangGraph 是 LangChain 团队推出的有状态工作流编排框架，基于有向图结构定义 Agent 的执行流程。相较于传统的线性 Chain，LangGraph 支持条件分支、循环、并行执行与人机交互节点，适用于构建复杂的多步推理任务。学习重点在于理解 State、Node、Edge 三要素的设计理念，以及 Checkpoint 机制对长流程任务的状态持久化支持。

4. Multi-Agent 架构

多智能体协作是 Agent 应用的进阶方向。核心思路是将复杂任务拆解为多个角色化的 Agent，各 Agent 具备独立的系统提示词、工具集与决策逻辑，通过消息传递或共享状态进行协作。常见框架包括 CrewAI、AutoGen、LangGraph 的多 Agent 模式。需要理解的关键问题有：任务分配策略（静态分配 vs 动态规划）、Agent 间通信协议、冲突解决机制、以及执行结果的汇总与校验。

5. MCP（Model Context Protocol）

MCP 是 Anthropic 提出的开放协议，旨在为大模型提供标准化的外部工具与数据源接入方式。其价值在于：将"模型如何获取外部上下文"这一问题从各应用的私有实现中抽离出来，定义为统一的协议层。MCP 定义了 Tool、Resource、Prompt 三类原语，通过 Server-Client 架构使任意 LLM 应用可以即插即用地接入外部能力。学习时应关注其与 Function Calling 的差异——Function Calling 是模型层面的能力，MCP 则是应用层面的集成标准。