你好，我是 JavaGuide 的作者。最近这段时间，我一直在补 AI 应用开发、AI 编程实战和 AI 面试这几块内容。
这份开源指南写给所有想系统学习 AI 应用开发与 AI 工程化落地 的同学：后端、前端、测试、架构师、技术管理者、产品技术同学都可以看。你不需要先转算法岗，也不需要一上来就啃训练框架和论文公式；这里重点放在 LLM、Agent、RAG、MCP、Prompt、评测、系统设计、Claude Code、Codex 这些做应用时会真正用到的东西。
如果你本来是 Java / Go 后端，会更容易把高并发、缓存、数据库、消息队列、可观测性这些经验迁移过来；如果你是前端、测试或产品技术方向，也可以从 Prompt、RAG、Agent、AI Coding、评测和系统设计切入，理解一个 AI 功能从 Demo 到上线到底要补哪些环节。
- 项目地址：https://github.com/Snailclimb/AIGuide
- 在线阅读：https://javaguide.cn/ai/
- AI 编程专题：https://javaguide.cn/ai-coding/
目前每篇文章都会尽量配上真实工程场景、关键参数、踩坑点和图解。内容还在持续更新，有帮助的话欢迎 Star，也欢迎提 Issue 一起补充。
发布之后，收到了不少读者朋友的反馈和推荐。感谢大家，我会继续维护。
如果你是第一次系统学 AI 应用开发，建议按这个顺序走：
- 先看 大模型基础：把 Token、上下文窗口、采样参数、API 调用、结构化输出和评测搞清楚。
- 再看 RAG：企业知识库问答最常见，坑也最多，文档处理、向量检索、更新链路和评测都得补。
- 接着看 AI Agent：重点理解 Tool Calling、Memory、MCP、Skills、Workflow / Graph / Loop。
- 最后看 AI 系统设计：把 Demo 放进生产环境，处理网关、限流、fallback、成本、观测、安全和灰度。
AI Coding 不是另一条完全独立的线。它更像是日常研发方式的升级，写业务代码、改前端页面、补测试、做重构、查线上问题都能用。建议一边学 AI 应用开发，一边用 Claude Code、Codex、Cursor、Trae 这类工具练起来。
- AI 应用开发面试指南：把 LLM、RAG、Agent、系统设计这几条线串起来，适合系统复盘。
- 大模型基础面试题总结：Token、上下文窗口、结构化输出、模型调用等高频问题。
- AI Agent 面试题总结：Agent Loop、Tool Calling、Memory、MCP、工作流编排等问题。
- RAG 面试题总结：Embedding、向量数据库、混合检索、Rerank、GraphRAG、RAG 评测。
- AI 系统设计面试题总结：AI 应用架构、模型网关、成本控制、可观测、安全合规。
- LLM 运行机制：Token、上下文窗口与采样参数怎么影响输出：把 Token、上下文窗口、Temperature、Top-p、Max Tokens 这些基础概念讲透。
- 大模型 API 调用工程实践：流式输出、重试、限流与结构化返回：从 Hello World 走到生产可用，重点看 SSE、超时、重试、取消、幂等和异常处理。
- 大模型结构化输出：从 JSON 契约到 Function Calling 落地：JSON Schema、Structured Outputs、Function Calling、MCP Tool 和服务端校验怎么配合。
- AI 应用评测体系：从 Golden Set 构建到线上灰度闭环：不要靠体感上线，学会用 Golden Set、LLM-as-Judge、Trace 回放和 CI 回归评估 AI 功能。
- AI Agent 核心概念：Agent Loop、Plan-and-Execute、A2A、Agentic Workflows、Tools 注册：先搞清 Agent 到底比普通 LLM 调用多了什么。
- AI Agent 记忆系统：短期记忆、长期记忆与记忆演化机制：短期记忆、长期记忆、Markdown 记忆、记忆写入和检索怎么落地。
- 大模型提示词工程（Prompt Engineering）是什么？提示词技巧有哪些？：Prompt 四要素、Few-Shot、CoT、Prompt Injection 防御和结构化输出。
- 上下文工程(Context Engineering) 是什么？和 Prompt Engineering 有什么区别？：重点看上下文组装、Token 预算、动态信息挂载和降级策略。
- Agent Skills 是什么？和 Prompt、MCP 到底差在哪？：理解 Skills 的触发方式、延迟加载、渐进式披露和工程边界。
- 什么是 Model Context Protocol (MCP)？和 Function Calling、Agent 什么关系？：MCP 的 Host、Client、Server、Tools、Resources、Prompts 分别做什么。
- 一文搞懂 Harness Engineering：六层架构、上下文管理与一线团队实战：看 Agent 外面那层工程外壳怎么管上下文、工具、状态、评测和安全。
- AI 工作流中的 Workflow、Graph 与 Loop：从概念到实现：用工作流、图和循环把 Agent 的不确定性关进可控边界里。
- 万字详解 RAG 基础概念：RAG 是什么，为什么需要它，和长上下文、微调、传统搜索怎么选。
- RAG 文档处理与切分策略：从解析、清洗、Chunking 到多模态内容处理：RAG 效果上限经常卡在文档处理，PDF、表格、图片、Chunking 都要处理好。
- 万字详解 RAG 向量索引算法和向量数据库：HNSW、IVFFLAT、pgvector、Milvus、Elasticsearch 等怎么选。
- RAG 知识库文档如何更新：增量更新、版本控制、去重与全量重建：文档变更后怎么同步、去重、回滚、灰度和监控。
- 万字详解 GraphRAG：为什么只靠向量检索撑不起复杂知识问答：实体、关系、社区发现、局部检索、全局检索和 Text2Cypher。
- 万字详解 RAG 优化：从召回、重排到上下文工程的系统调优：Query Rewrite、Hybrid Search、Rerank、上下文压缩、失败样本定位。
- AI 应用系统设计：从 Prompt Demo 到生产级架构：把 Prompt Demo 放进真实业务系统，补齐 Prompt 管理、模型网关、RAG、Memory、Tool、评测和安全。
- 大模型网关详解：多模型路由、fallback、限流与成本控制：多供应商适配、模型路由、fallback、限流配额、Token 预算、成本归因和审计。
- AI 语音技术详解：从 ASR、TTS 到实时语音 Agent 的工程化落地：ASR、TTS、VAD、打断处理、低延迟优化和实时语音 Agent。
- IDEA + Qoder 插件多场景实战：接口优化与代码重构：JetBrains 用户怎么在 IDEA 里用 AI 做接口优化和代码重构。
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- MiniMax M3 + Claude Code 实战：Redis 故障排查、SCAN 算法复刻与监控面板搭建：用长上下文和编码模型处理更完整的工程任务。
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- Vibe Coding 实用技巧总结：Git、Spec、上下文管理与多 Agent 协作：从 Git、Spec、上下文、任务拆分和多 Agent 协作几个角度讲怎么少踩坑。
- Claude Code 使用指南：配置、工作流与进阶技巧：Claude Code 的配置、常用工作流、Sub-Agent、多实例协作和上下文管理。
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