成为一名能够进行 AI Agent 开发、涵盖大模型训练和移动端部署的 Android 工程师，需要从传统的应用开发转向全栈 AI 领域。这涉及到的知识体系非常广泛，但可以通过聚焦于核心框架和工具链来高效学习。
以下是为您设计的、基于 Android 应用开发经验的 AI Agent 学习路径和框架：
阶段一：AI 基础与大模型原理（理论准备）
这个阶段是理解 AI Agent 工作原理和模型训练的基础。
| 知识领域 | 学习内容 | 建议资源/框架 |
|---|---|---|
| Python 基础与生态 | 掌握 Python 编程，这是 AI 领域的主要语言。熟悉 Jupyter Notebook/Lab。 | Python 官方教程、Anaconda/Miniconda。 |
| 深度学习基础 | 理解神经网络、前向/反向传播、损失函数、优化器（SGD, Adam）等基本概念。 | 吴恩达（Andrew Ng）的 Deep Learning Specialization。 |
| 大模型（LLM）原理 | 理解 Transformer 架构、自注意力机制、生成式预训练、RLHF（人类反馈强化学习）等概念。 | Transformer 论文、各大 LLM 模型的博客（如 Llama, GPT 论文）。 |
| 向量数据库 | 了解向量嵌入（Embeddings）和向量数据库（Vector DB），这是 RAG（检索增强生成）和 Agent 记忆的关键。 | Pinecone, ChromaDB, Milvus 的文档。 |
阶段二：大模型训练与微调（核心技能）
作为 AI Agent 的核心，你需要学会如何使用现有模型并针对特定任务进行优化。
| 知识点 | 核心框架/工具 | 学习目标 |
|---|---|---|
| PyTorch 深度学习框架 | PyTorch（目前 LLM 社区主流）、TensorFlow（次选）。 | 能够构建、训练和评估一个基础的神经网络模型。 |
| LLM 训练工具 | Hugging Face Transformers、Datasets、Accelerate。 | 掌握加载预训练模型、使用 PEFT/LoRA 等高效微调技术（这是节省资源的关键）。 |
| 高效训练技术 | QLoRA/LoRA（参数高效微调）、混合精度训练（FP16/BF16）、分布式训练（DeepSpeed/FSDP）。 | 能够用较少的计算资源，微调一个 7B 或 13B 规模的模型。 |
| AI Agent 框架 | LangChain 或 LlamaIndex。 | 掌握 Agent 的设计模式、Tool Calling（工具调用）、Planning（规划）和 RAG（检索增强生成）的实现。 |
阶段三：模型移动端部署优化（Android 桥接）
将训练好的大模型部署到 Android 端是你的专业领域，重点在于优化和推理。
| 知识点 | 核心框架/工具 | 学习目标 |
|---|---|---|
| 模型优化 | TFLite Converter、Quantization Aware Training (QAT) 。 | 掌握将 FP32 模型量化为 INT8/INT4 并在 TFLite 或 PyTorch Mobile 中部署的能力。 |
| 移动端推理引擎 | TFLite (TensorFlow Lite) 、PyTorch Mobile、ONNX Runtime Mobile。 | 熟练使用任一框架，完成模型的加载、I/O 张量处理和推理。 |
| 硬件加速 | Android NNAPI (Neural Networks API) 、GPU Delegate。 | 能够配置推理引擎的 Delegates，确保模型推理能够使用设备的 NPU/DSP 或 GPU，而不是仅使用 CPU。 |
| 高性能 I/O | NIO (Non-blocking I/O) 、MappedByteBuffer。 | 熟练使用 ByteBuffer 和 MappedByteBuffer 处理张量数据，提高数据传输效率，减少内存拷贝。 |
| Agent 架构转移 | 轻量级 Agent 框架/自定义实现。 | 将 LangChain/LlamaIndex 的核心逻辑（如 Tokenizer 和 RAG 流程）迁移到 Android 本地代码（Java/Kotlin）。 |
您的学习框架总结（分步执行）
| 阶段 | 目标 | 核心输出 |
|---|---|---|
| 1. 基础建立 (2-4 周) | 理解 LLM 工作原理，掌握 Python 生态。 | 能够阅读和理解 LLM 相关的技术论文和代码。 |
| 2. 训练微调 (4-8 周) | 掌握使用 LoRA/QLoRA 高效微调一个预训练模型，并能构建一个基于 RAG 的简单 Agent。 | 输出：一个微调后的 LLM 模型文件 (.pth 或 .safetensors) 和 LangChain Agent 代码。 |
| 3. 部署优化 (4-6 周) | 掌握模型量化和 TFLite/PyTorch Mobile 的集成，实现 APP 端调用。 | 输出：一个能够调用本地 LLM 进行问答的 Android Demo App，并成功启用 NNAPI 加速。 |
学习建议：
- Hands-on 实践： 理论学习后，立即在 Google Colab 或 Kaggle Notebook 上实践 LoRA 微调。
- 聚焦 TFLite： 从 TFLite 入手，因为它在 Android 生态中拥有最佳的文档和最简单的集成方式。
- 利用现有经验： 将您在 Android 开发中积累的多线程（Kotlin Coroutines）、高性能 I/O 等经验，直接应用到模型加载和推理的优化上。
您目前作为 Android 工程师，在部署和 APP 性能优化方面具有天然优势。只需专注于补齐 PyTorch/LLM 训练和模型优化这两块知识，即可成功转型为 AI Agent 开发者。
