AI应用开发从零开始下面为您梳理一个清晰、实战导向的 “从 Android 开发者到端侧 AI 专家” 的学习流程。 �

下面为您梳理一个清晰、实战导向的 “从 Android 开发者到端侧 AI 专家” 的学习流程。

🚀 学习路径：端侧 AI Agent 专家 (6 个阶段)

这个流程以 Python/AI 基础为起点，以 Android 实际部署为终点，确保您能将 AI 能力真正落地。

目标：理解 AI 核心概念，建立 Python 开发环境。

学习内容	重点/关键字	学习产出
Python 编程	Python 语法、面向对象、Jupyter Notebook/Lab。	能熟练使用 Python 进行数据处理和脚本编写。
深度学习基础	神经网络、反向传播、损失函数、优化器。	理解模型训练的数学原理。
自然语言处理 (NLP) 基础	Tokenization (分词)、Word Embedding、Seq2Seq。	理解文本数据如何转换为模型可处理的格式。
AI 框架入门	PyTorch 或 TensorFlow（任选其一，推荐 PyTorch）。	能够加载一个简单的预训练模型并运行推理。

深度学习快速入门：zh.gluon.ai/chapter_int…

目标：理解大模型结构、AI Agent 的工作流和 MCP（模型编译与优化）的概念。

学习内容	重点/关键字	学习产出
Transformer 架构	Self-Attention (自注意力)、Encoder/Decoder 结构。	理解 LLM 核心结构。
大模型生态	Llama, Gemma, Mistral 等开源模型家族。	了解不同模型的能力和许可证。
AI Agent 原理	RAG (检索增强生成)、Tool Calling (工具调用)、Planning（规划）、Memory（记忆）。	能够绘制 Agent 的决策流程图。
Agent 框架应用	LangChain 或 LlamaIndex。	能够用 Python 实现一个简单的 RAG 问答 Agent。
模型编译优化 (MCP)	量化 (Quantization)、剪枝 (Pruning)、模型格式 (ONNX, TFLite)。	理解为什么要对模型进行优化，并了解常见工具链。

目标：将大型模型转换为移动端可用的轻量级格式。

学习内容	重点/关键字	学习产出
模型量化技术	INT8 量化、Post-Training Quantization (PTQ)、Quantization Aware Training (QAT)。	掌握使用 PyTorch 或 TensorFlow 工具将模型精度降级。
高效微调（PEFT）	LoRA / QLoRA。	能够使用 Hugging Face 的库对小模型进行高效、低资源微调。
模型转换	PyTorch -> TorchScript Lite；TensorFlow -> TFLite；ONNX 转换。	获得一个体积小、精度可接受的 .tflite 或 .ptl 文件。
KV 缓存原理	理解 LLM 在生成时的内存占用瓶颈。	理解移动端推理中的内存管理挑战。

目标：利用您的 Android 优势，将优化后的模型加载到 APP 中并成功运行推理。

学习内容	重点/关键字	学习产出
TFLite 集成	核心库依赖、Interpreter 初始化、MappedByteBuffer 加载。	编写 TFLite 解释器初始化代码，实现模型加载。
硬件加速	NNAPI Delegate 配置、GPU Delegate 配置。	确保模型推理能够调用 NPU/DSP 或 GPU，而不是仅使用 CPU。
数据 I/O 处理	Tensor 形状匹配、ByteBuffer 读写、数据类型转换（例如 FloatArray 到 ByteBuffer）。	掌握 Android 端与模型输入输出的数据桥接。
异步处理	Kotlin Coroutines 在模型加载和推理中的应用。	确保所有耗时操作都在后台线程完成，不阻塞 UI。

目标：在 Android APP 中实现 Agent 的核心功能。

学习内容	重点/关键字	学习产出
端侧 Tokenization	本地集成 SentencePiece 或其他高效的 Tokenizer。	APP 能够将用户输入转换为 Token IDs。
RAG 本地化	将 RAG 的检索和向量嵌入部分在 Android 本地实现或轻量级数据库存储。	实现一个能够根据本地知识库回答问题的 Agent Demo。
模型生成逻辑	实现自回归推理循环、流式输出（Streaming Output）。	用户可以看到文本像聊天一样逐字生成。
端云混合架构	了解哪些任务（如 RAG 检索）应放在本地，哪些（如大型通用 LLM 推理）应通过 API 访问云端。	确定端侧 Agent 的功能边界。

作为 Android 开发者，您在 阶段四和阶段五具有巨大的优势。请利用您的经验：