本书是一部系统而实用的 AI 技术应用指南，面向具有云原生背景的开发者、工程师和架构师，覆盖从 AI 基础概念到企业级应用部署的全过程。它不仅详细介绍了 LLM、RAG、Agent、多模态等核心技术，还涵盖了提示词工程、向量数据库、模型部署优化、AI 网关架构等实际应用场景。
全书围绕“认知 → 能力 → 交付 → 治理”的主线展开，无论你是 AI 初学者还是有经验的开发者，本书都将为你提供系统化的知识体系和丰富的实战经验。内容不仅涵盖作者作为开发者布道师的落地实践，还总结了大量可操作的最佳实践和避坑指南。你可以在本地电脑上跟随操作，或通过 API 快速调用大模型，轻松上手 AI 应用开发，全面掌握核心能力并高效集成到云原生架构中。
章节目录
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Part I · 认知与基础
前言
已完成
分享写作动机、读者画像与使用方式，提供配套资源清单，帮助你带着问题阅读全书。
基础知识
已完成
快速掌握 AI 的基础概念与常用实战要点，适合作为入门复习手册。
大模型生态
已完成
深入了解开源大模型生态，掌握模型选择、部署工具和实践经验。
治理体系
草稿
汇总 AI 安全合规、伦理治理的实践清单，并结合趋势洞察给出个人行动指南。
通用人工智能
草稿
探索通用人工智能（AGI）的发展、挑战与未来，理解 AGI 的核心概念、技术路径和伦理考量。
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Part II · AI 原生基础设施
提示词工程
已完成
系统掌握提示词工程的核心技能，从基础概念到高级技巧，涵盖设计原则、最佳实践和工程化应用。
MCP
建设中
深入介绍 Model Context Protocol (MCP) 的背景、设计理念、协议细节、生态系统、开发实践、案例研究以及未来趋势。
RAG 工程
建设中
覆盖检索增强从数据治理、向量化到上线评估的工程化方法论。
上下文工程
草稿
深入探讨上下文工程，掌握设计与管理上下文信息的技巧，提升大模型应用表现。
AI 原生基础设施
已完成
涵盖 AI 网关、应用运行时、可观测性和安全基础设施的完整指南，助力构建可扩展、安全、高性能的 AI 平台。
项目实战
草稿
提供从需求分析到上线运维的端到端项目模板，并收录系列落地案例。
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Part III · 智能体
智能体
草稿
深入理解智能体的原理、工具选型与协作模式，构建可观测、可维护的自动化工作流。
氛围编程
草稿
探索氛围编程（Vibe Coding）的概念、工具与实践，了解其在提升编程效率与协作中的作用。
规范驱动开发
已完成
规范驱动开发（SDD）是一种软件开发方法，它强调在开发过程中使用规范来指导开发过程。
智能体运行时
已完成
智能体运行时，负责管理智能体的生命周期和执行。
附录
草稿
提供有用的参考资料、工具清单、学习资源和技术文档。