从可落地、可复用、可与现有技术栈结合的角度来看，现在学习 AI 不宜走“学院派全套”，而应采用工程导向 + 应用优先的路径。结合你目前从事 Web 软件开发 的背景，建议如下路线。
一、先统一一个认知：现在的「学 AI」学什么
对工程人员而言，当前主流并且商业价值最高的 AI 能力主要集中在三层：
模型使用层（最重要）
调用大模型 API（LLM / 多模态）
提示词工程（Prompt Engineering）
工具调用 / Function Calling
Agent / Workflow 编排
模型工程层（进阶）
向量数据库、RAG
微调（Fine-tuning / LoRA）
推理性能、上下文管理、成本控制
模型原理层（选学）
Transformer 基础
注意力机制
简单训练流程
👉 不建议一开始深挖
结论：
现在不是“学 AI 算法”，而是“学如何把 AI 变成生产力”。
二、推荐的学习路线（工程向，6 个阶段）
阶段 1：基础概念（1–3 天）
目标：避免“只会用，不知道在干什么”
你需要搞清楚这些关键词即可：
LLM / 多模态
Prompt / System Prompt
Token / Context Window
Embedding
RAG
Function Calling / Tool Calling
Agent vs Workflow
👉 不需要数学，不需要公式
阶段 2：直接上手调用大模型（关键）
必做内容：
使用 OpenAI / 通义 / Claude / DeepSeek 之一
用 Node.js / Python 写一个最简单的 API 调用
你需要掌握：
对话上下文如何维护
system / user / assistant 的角色区别
temperature、max_tokens 的作用
流式输出（stream）
目标能力：
能把 AI 当成一个“可控的服务组件”，而不是黑盒聊天机器人
阶段 3：Prompt 工程（比算法重要）
这是目前性价比最高的能力。
重点学：
结构化 Prompt（角色、目标、约束、示例）
Chain of Thought（思路引导）
Few-shot
输出格式控制（JSON / Schema）
你要做到：
同一个模型，通过 Prompt 让效果差距 10 倍
阶段 4：RAG（AI 工程分水岭）
这是区分「会用 AI」和「能做 AI 产品」的关键。
你需要掌握：
文本切分策略（chunk）
向量化（Embedding）
向量数据库（Milvus / Qdrant / FAISS）
检索 + 重排
Prompt 中如何注入上下文
实践建议：
做一个「企业知识库 / 外贸资料库 / 技术文档问答」
阶段 5：Agent / Workflow（进阶）
学习：
Function Calling
多步骤推理
工具调用（搜索、数据库、接口）
状态管理
目标：
AI 能“自己拆任务 + 调接口 + 给结果”
这一步开始，AI 才真正像一个“数字员工”。
阶段 6：部署与成本控制（工程化）
你需要关心：
Token 成本
缓存策略
并发控制
降级方案
私有化部署（vLLM / Ollama）
这是商业系统必备能力。
三、技术栈建议（贴合 Web 开发）
后端
Node.js / Python（二选一即可）
FastAPI / Express
AI 框架
LangChain（理解思想即可）
LlamaIndex
或自行封装（更可控）
向量库
Qdrant / Milvus
轻量可先 FAISS
模型选择策略
公有云 API → 快速验证
私有模型 → 成本 / 合规 / 可控性
四、不建议一开始做的事情（踩坑预警）
❌ 上来学深度学习公式
❌ 从零手写 Transformer
❌ 一开始就训练模型
❌ 纠结哪个模型“最强”
先做产品，再补原理。
五、一个非常现实的学习目标（建议）
30 天内目标：
做一个「带知识库的 AI 应用」，
能回答你所在行业的专业问题，
并能部署上线、可控成本。