我对转型为 AI 工程师很感兴趣，希望能得到一些关于

我对转型为 AI 工程师很感兴趣，希望能得到一些关于学习路线的建议。 目前涉及的主题似乎太多了——大语言模型 (LLM)、RAG、AI 智能体、微调、向量数据库、MCP、评估框架、多模态模型等等——让人很难知道该把重点放在哪里。 对于已经在从事 AI 工程师工作的人，你们今天会推荐什么样的学习路径？哪些主题能提供最坚实的基础，哪些在实际生产环境中最有价值？ 你会优先考虑以下哪些领域： RAG（检索增强生成） AI 智能体 提示词工程 (Prompt Engineering) 微调 向量数据库 模型评估 / Evals MCP 和工具调用 多智能体系统 AI 基础设施与部署 此外，你是否推荐构建哪些项目来帮助获得 AI 工程师的职位？ 我特别希望能听到那些成功从软件工程、图形学或其他技术领域转型为 AI 工程师的人的经验。