AI Engineering for Frontend Developers 🤖
"From prompt crafting to building production AI systems — the complete guide for engineers."
这份指南面向希望深入理解 AI 系统工程的前端开发者。我们不仅讲解 Prompt 技巧，更深入探讨 Agent 架构、Workflow 编排、工具使用、评估体系 等核心主题，并通过分析 Cursor、Claude Code、Manus 等前沿产品的实现，帮助你构建真正的 AI-Native 应用。
📚 模块总览
🧱 基础篇 (Fundamentals)
| 模块 | 核心主题 | 你将学到 |
|---|---|---|
| 01. LLM 基础原理 | Transformer, Tokenization, 采样策略 | 理解模型的能力边界与工作原理，知道为什么某些 Prompt 有效 |
| 02. Prompt 设计模式 | System Prompt, 结构化输出, CoT, Few-shot | 掌握经过验证的 Prompt 设计模式，从玄学走向工程 |
| 03. 工具使用与 Function Calling | Tool Schema, 并行调用, 错误处理 | 让 LLM 与外部世界交互，执行真实操作 |
🔬 深度篇 (Deep Dive)
| 模块 | 核心主题 | 你将学到 |
|---|---|---|
| 04. Agent 架构设计 | ReAct, Planning, Multi-Agent, 状态管理 | 设计能自主规划、执行、反思的智能代理系统 |
| 05. Workflow 编排 | DAG, 条件分支, 人机协作, 错误恢复 | 构建可靠的 AI 工作流，超越简单的 Prompt Chain |
| 06. RAG 与记忆系统 | Embedding, Vector DB, 上下文管理, 长期记忆 | 让 AI 拥有外部知识和持久记忆 |
| 07. 多模态与视觉模型 | Vision API, 图像理解, 视频分析 | 处理图像、屏幕截图、设计稿等视觉输入 |
| 13. Agent 协议 (MCP & A2A) | MCP, A2A, 工具集成, Agent 互操作 | 掌握 AI Agent 生态的核心协议标准 |
| 14. SDD 规格驱动开发 | OpenSpec, spec-kit, Kiro, 变更管理 | 用规格文档约束 AI 编程，告别 vibe coding |
🛠️ 实践篇 (Practice)
| 模块 | 核心主题 | 你将学到 |
|---|---|---|
| 08. 评估与优化 | Benchmark, A/B 测试, 成本优化, 安全护栏 | 系统化评估 AI 应用的质量、成本与安全性 |
| 09. Cursor 实现分析 | 系统提示词, 工具设计, 上下文策略 | 深度剖析 Cursor 的 AI 编程助手实现 |
| 10. Claude Code 实现分析 | CLI Agent, 权限模型, 迭代执行 | 分析 Claude Code 的终端 Agent 架构 |
| 11. Manus Agent 分析 | 通用 Agent, 浏览器自动化, 多步推理 | 拆解 Manus 的 Computer Use Agent 实现 |
| 12. Claude Skills 实践 | SKILL.md, 渐进式披露, 团队共享 | 创建、调试和分发 Agent Skills |
| 16. AI SDK Agent 开发 | ToolLoopAgent, 工作流模式, Loop Control | 使用 Vercel AI SDK 构建生产级 Agent |
| 17. Mastra Agent 开发 | Agent Networks, Processors, Guardrails, 语音交互 | 使用 Mastra 构建多 Agent 协同系统 |
🗺️ 学习路径
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│ 你的 AI 工程之旅 │
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│ 初学者 │ │ 进阶者 │ │ 架构师 │
│ 01 → 02 → 03 │ │ 04 → 05 → 06 │ │ 07 → 08 → 09 │
│ │ │ │ │ → 10 → 11 │
│ │ │ │ │ → 12 → 13 │
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"我能让 AI 按 "我能构建自主决策 "我能设计生产级
我的要求输出" 的 Agent 系统" AI 原生应用"🔑 核心理念
1. 从 Prompt Engineering 到 AI Engineering
传统的 Prompt Engineering 只关注"如何写好一句话"。但真正的 AI 应用需要：
- 系统设计: Agent 架构、状态管理、错误恢复
- 质量保证: 评估体系、回归测试、安全护栏
- 工程实践: 版本控制、CI/CD、监控告警
2. 学习前沿产品实现
本指南深度分析了三个标杆产品：
| 产品 | 类型 | 学习重点 |
|---|---|---|
| Cursor | IDE AI Assistant | 代码上下文管理、工具设计、流式交互 |
| Claude Code | CLI Agent | 权限模型、迭代执行、终端集成 |
| Manus | General Computer Agent | 浏览器自动化、视觉理解、多步规划 |
| Claude Skills | Agent Skills Platform | SKILL.md 规范、渐进式披露、团队协作 |
3. 工程师视角
我们不讲"魔法咒语"，而是讲：
- 为什么有效: 深入理解每个模式背后的原理
- 如何调试: 当 AI 输出不符合预期时如何诊断
- 如何测试: 构建可重复验证的质量保证体系
- 如何迭代: 持续改进 AI 系统的方法论
📖 参考资源
官方文档
- Anthropic Prompt Engineering Guide
- OpenAI Best Practices
- Google AI Prompt Design
- Model Context Protocol (MCP) - Anthropic 推出的 AI 工具集成协议
- Agent2Agent Protocol (A2A) - Google 推出的 Agent 互操作协议
- Vercel AI SDK - TypeScript AI 应用开发库
- Mastra - TypeScript AI Agent 框架,支持多 Agent 协同
深度文章
开源项目
- LangChain - LLM 应用开发框架
- LlamaIndex - RAG 框架
- DSPy - 编程化 Prompt 优化
本指南持续更新，追踪 AI 工程领域的最新实践。