AI 技术全景：云原生开发者入门指南
AI 正在重塑云原生开发者的能力边界，主动拥抱变革才能把握未来机遇。
能力图谱（云原生开发者视角）
AI 技术的快速发展为云原生开发者带来了全新的能力要求。本节将从能力图谱的角度，梳理 AI 技术在云原生应用生命周期中的关键环节，帮助开发者明确学习重点。
应用/开发层面
在应用和开发层面，云原生开发者需具备调用 AI 模型的能力。过去主要对接数据库或 REST API，如今则需掌握如何集成 OpenAI API 或本地模型服务。基本的 API 调用能力依然适用，但对象变为 AI 服务。开发者需学会使用 HTTP/SDK 请求 AI 模型，并处理返回的文本或结构化结果。例如，使用 Python 调用 OpenAI 对话接口，或用 Java 集成本地推理服务，都是新的必备技能。
此外，提示词编写与调优能力也变得尤为重要。与编写 SQL 查询或正则表达式类似，提示词工程更像是一种用自然语言“编程”的技能。通过不断试验和优化提示词，可以提升模型输出的准确性和稳定性。
数据处理和存储
随着 AI 集成进应用，数据处理和存储层面也面临新挑战。典型场景是向量数据库的应用。例如在引入 RAG（Retrieval-Augmented Generation）时，需要将文本或文档转换为向量并存入向量数据库（如 Milvus、FAISS）。这要求开发者理解 Embedding（嵌入）的概念，并能操作向量数据库及实现相似度检索。若涉及多模态数据（如图片、视频），还需掌握多模态特征存储方案。
系统架构
在系统架构方面，云原生开发者需具备设计 AI 微服务的能力。将模型部署为微服务时，需考虑容器化、扩容、负载均衡等云原生问题，同时还要关注 GPU 资源调度、模型加载时间和并发性能瓶颈。例如，13B 参数模型的加载可能需要数 GB 显存并带来冷启动延迟，这对弹性扩展提出了新挑战。开发者需学习使用 Kubernetes 管理 GPU 设备，或借助 KServe、OpenFunction 等框架优化模型部署。同时，设计统一的 AI Gateway 以对内外暴露模型服务接口也是常见实践。
模型开发与调优
虽然并非每位工程师都需亲自训练模型，但掌握基本的模型调优技能将大有裨益。例如，了解微调（Fine-tuning）与 LoRA（Low-Rank Adaptation）等方法，理解评估（Evaluation）设计，能够用少量数据进行实验性微调，都有助于 AI 能力的工程化落地。此外，设计业务场景下的模型测试用例与基准也十分关键。
综合能力图谱结论
综上所述，云原生开发者在 AI 时代的能力图谱包括：AI API/SDK 调用能力、提示词工程能力、向量与非结构化数据处理能力、AI 服务架构能力、模型调优与评估能力。这些能力可根据项目需求逐步学习和提升。
推荐学习路径：从调用 API 到部署模型的成长曲线
为帮助 AI 应用开发初学者高效成长，建议按照以下路径逐步实践，每一步都有明确目标和任务，完成后进入下一阶段。
起步：调用现成的 AI API
目标：“Hello, AI!”
选择简单易用的 AI 接口，如 OpenAI 文本生成 API 或国内/开源对话模型服务。编写最小化程序进行调用，构建简单问答机器人或对话应用。通过实践，熟悉 API 调用流程、API 密钥获取、模型返回结果解析等基础技能，体会模型能力与局限。
进阶：尝试提示词工程
目标：“教 AI 说人话”
在掌握模型调用后，重点提升提示词设计与优化能力。尝试为同一问题设计不同提示词，观察输出差异，学习提示词的基本原则（明确要求、提供上下文、逐步细化等）。可练习让模型扮演不同角色或将复杂问题拆解为多步指令。
扩展：集成简单工具/知识库
目标：“让 AI 更有知识”
当模型知识有限时，可引入检索（RAG）或自动化工具（如 FAQ 检索、函数调用）增强稳健性。初步实践可准备 FAQ 文档，模型无法直接回答时先检索文档再提供参考答案。这是 RAG 思路的入门，为后续构建复杂检索与多模态能力打基础。
提升：在本地运行开源模型
目标：“把 AI 搬到本地”
熟悉云端 API 后，建议体验本地运行开源模型（如 7B 体量模型），可用 llama.cpp 或官方 Docker 镜像部署服务。通过实践，了解模型部署的硬件依赖（GPU/CPU）、内存占用、模型文件格式等。尽管本地效果未必优于云端大模型，但有助于理解推理实现细节，为后续优化打基础。
深入：优化部署与模型调优
目标：“走向工程化”
本地运行和小规模部署成熟后，进一步研究性能与可用性优化，如使用 vLLM、Transformer.int8 等工具提升吞吐与延迟，尝试微调或 LoRA 适配模型，或将服务纳入生产级编排（容器化、GPU 调度、水平扩容）。设计模型评估指标与自动化测试用例，确保业务场景下表现可控。
拓展：完整 AI 应用交付
目标：“融会贯通”
最终阶段是将前述模块组合为完整 AI 驱动应用（如智能日程助理），可能涉及多模态输入、RAG、Agent 与 AI Gateway，实现从用户请求到后端执行再到结果反馈的闭环。
学习原则：路径可根据个人背景调整，但建议“由易到难、逐步加码”。实践驱动是最有效的学习方式。
技术关系：LLM、RAG、Agent、Prompt、MCP 等如何协作
在掌握基本能力与成长路径后，理解各技术概念在系统中的协作关系尤为重要。LLM、Agent、RAG、MCP 等名词虽各自独立，但实际应用中常常层层叠加、互为辅助。
技术体系的协作关系
可以将 LLM（Large Language Model）视为 AI 系统的“大脑”，擅长认知与生成，但在获取即时知识和执行外部动作上有局限。RAG 负责为 LLM 提供“知识补充”：在 LLM 生成回答前，先检索知识库并将相关内容提供给 LLM 参考，从而减少凭空编造的风险。Agent 则负责将 LLM 的意图转化为对外部工具或服务的调用，如访问数据库、下单或执行脚本。提示词贯穿始终，是与 LLM 交互的主要桥梁。MCP 和 AI Gateway 则在系统层面提供标准化交互与管理，实现多模型、多工具的协作与可控。
提示：精心设计的提示词能引导 LLM 利用 Agent 工具或遵循 RAG 返回的知识；系统复杂时，MCP 提供统一语言，便于 Agent 与不同工具对接和标准化。
实际场景案例
通过具体场景串联上述概念，便于加深理解。以智能客服系统为例：
- 核心 LLM：理解用户问题并生成候选回答或指令。
- RAG 检索：在公司知识库中检索相关文档，供 LLM 参考。
- Agent：遇到需执行操作（如查询库存、下单）时，Agent 调用内部 API 并将结果反馈给 LLM。
- MCP/AI Gateway：提供统一调用规范和权限控制，屏蔽不同模型或工具差异。
系统上线后，用户只需向 AI Gateway 发起请求，网关根据策略路由到合适模型或服务，Agent 负责外部操作，RAG 保证知识准确性，LLM 负责语言生成与对话流转。
总结
本文面向云原生开发者，梳理了 AI 技术的能力图谱、学习路径、技术协作关系与实际案例。掌握这些核心概念，有助于理解 AI 在工程落地中的位置。后续章节将进一步探讨各技术在具体项目中的实践与案例。