想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

给了面的也不到十家，但基本都八股不咋会+口头表达能力很差，有点社恐，面一个挂一个。很急着找实习，不知道从何下手。。。

直面社会的优绩主义，这也是一个很好的社会观察实验背景:我在抖音上发我秋招的投递记录分享，用的现在很火的那种电影最后致谢的形式我说我秋招前期投数开，后期投运营销售等业务岗，评论区有人先是说，双非本怎么可能有大厂面试(对，不是说配不配有大厂offer，是学院本都不配有约面大厂的资格)之后我说前期面的研发，后期拿的仓库运营中台offer，然后一群人又说，大厂所有运营岗都是牛马岗，跟研发没得比，更有甚者，直接说某夕夕运营都是水岗(听过水硕水博，第一次听水岗的，我寻思我年包虽然没发跟数据开发比，那也大约二十万了，薪资也还行吧，怎么就水了)😇😇😇😇😇

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...