AI 全栈岗位路线图
前端转 AI 全栈，不是把 Node、Java、RAG、Agent 全部一次性学完，而是应该先选主线，再逐步扩展。
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适合哪些人看这份路线图
- 目前是前端开发，想扩展后端能力
- 想转 AI 应用开发、AI 全栈、Agent 工程岗位
- 不确定该优先补 Node 还是 Java
- 想知道 AI 面试应该怎么系统准备
路线一：前端 -> Node -> AI 全栈
这条路线更适合：
- 熟悉 JavaScript / TypeScript
- 希望快速补齐服务端能力
- 目标岗位偏 AI 应用、BFF、Agent、智能体产品
第一阶段
- HTTP、鉴权、Cookie、JWT
- Node.js 事件循环
- Express / Koa / NestJS
- MySQL、Redis
- SSE、WebSocket
对应内容：
第二阶段
- Prompt Engineering
- Function Calling
- RAG
- 向量检索
- Agent 与 workflow
对应内容：
第三阶段
- 知识库问答系统
- 流式聊天系统
- Agent 工具调用平台
- 模型网关
对应内容：
路线二：前端 -> Java -> AI 平台
这条路线更适合：
- 目标岗位偏企业级平台、中后台、AI 平台工程
- 希望进入大型组织或更重的平台型团队
- 需要补系统稳定性、并发和平台能力
第一阶段
- Java 基础
- JVM
- Spring / Spring Boot
- MySQL、Redis、MQ
- 线程池、锁、事务
对应内容：
第二阶段
- AI 工程核心概念
- 模型调用
- 知识库
- 工具调用
- 上下文管理
对应内容：
第三阶段
- 模型调用网关
- AI 任务系统
- 知识库后台
- 多租户 AI 平台
对应内容：
共同必修模块
不管你走 Node 还是 Java，这些都绕不过去：
学习顺序建议
- 先确定一条后端主线，不要两边同时浅学。
- 再补数据库、缓存和鉴权。
- 再补 AI 工程核心模块。
- 最后集中准备项目设计和面试表达。
建议串着看：
面试表达建议
如果你走 Node 路线
表达重点：
- 前后端同语言的效率优势
- Node 在 I/O 型 AI 应用里的适配性
- 你对流式输出、工具调用、检索链路的理解
如果你走 Java 路线
表达重点：
- 平台稳定性和复杂业务能力
- 并发、事务、任务调度、网关治理
- 你能把 AI 能力嵌入企业级系统
不要这样讲
- 什么都学过，但都停留在概念层
- 只会调用模型 API
- 只会做 Demo，不会讲线上系统
建议这样讲
- 我先形成了一条主技术栈
- 我能独立完成后端核心链路
- 我理解 AI 工程落地中的稳定性、成本和权限问题