系统架构型 AI 前端工程师 · 6 个月（24 周）详细周计划。
目标不是“会做 AI 页面”，而是：
能独立设计 AI 驱动前端系统架构，并落地一个可扩展、可治理的项目。
总体结构
- 第 1–4 周：前端架构强化
- 第 5–8 周：LLM 工程能力
- 第 9–12 周：流式 + 状态系统设计
- 第 13–16 周：结构化输出 & 工程治理
- 第 17–20 周：RAG + 性能成本优化
- 第 21–24 周：完整 AI 系统架构项目
每周都有：
- 学习重点
- 实战任务
- 输出成果
第 1 阶段：前端架构强化（Week 1–4）
Week 1：理解现代前端运行时
学习：
- SPA vs SSR vs SSG
- hydration 过程
- diff 原理
- 组件调度机制
建议深入：
- React
- Vue.js
实战：
- 手写简化版虚拟 DOM
- 写一个简单 diff 算法
- 实现一个 mini state store
输出：
- 一篇架构总结文档
- 一个 GitHub 仓库
Week 2：大型前端架构设计
学习：
- 模块拆分策略
- 依赖倒置
- 插件化架构
- 事件总线 vs store
实战：
- 设计一个“可插拔插件系统”
- 实现插件注册 / 生命周期管理
输出：
- 插件系统 Demo
Week 3：性能与渲染优化
学习：
- 虚拟列表
- Web Worker
- 代码分包
- 懒加载策略
实战：
- 做一个 10 万条数据列表
- 实现 Worker 异步计算
输出：
- 性能优化报告
Week 4：SSR 与边缘部署
学习：
- Next.js SSR 原理
- Streaming SSR
- Edge 渲染
实战：
- 做一个 SSR + Streaming Demo
- 部署到 Vercel
输出：
- SSR Demo 项目
第 2 阶段：LLM 工程能力（Week 5–8）
Week 5：LLM 基础与 API 接入
学习：
- Transformer 原理
- Token 机制
- Prompt 设计
平台实践：
- OpenAI
- Anthropic
实战：
- 做一个基础聊天系统
- 支持 streaming
输出：
- Chat Demo
Week 6：多轮对话系统设计
学习：
- Session 管理
- Token 截断
- 上下文压缩
实战：
- 实现对话历史存储
- 做 token 统计器
- 实现最大上下文限制
输出：
- 会话管理模块
Week 7：Structured Output
学习：
- JSON Schema
- Zod 校验
- 函数调用机制
实战：
- 强制模型输出 JSON
- 校验 + 容错
- 错误重试机制
输出：
- 结构化输出引擎
Week 8：Prompt 工程治理
学习：
- Prompt 版本管理
- Few-shot 模板
- 动态注入系统 prompt
实战：
- 做一个 Prompt 管理面板
- 实现版本切换
输出：
- Prompt Admin UI
第 3 阶段：流式 & 状态系统（Week 9–12）
Week 9：Streaming 架构
学习：
- SSE
- WebSocket
- 取消请求
- 重试机制
实战：
- 自己实现 SSE 服务
- 实现断点恢复
输出：
- Streaming 架构 Demo
Week 10：AI 状态系统设计
目标：
设计一个 AI Session Store：
session
├── history
├── systemPrompt
├── toolCalls
├── tokenCount
└── cache
实战：：
- 用 Zustand / Pinia 写 AI 状态系统
- 支持多会话
输出：
- AI State SDK
Week 11：可中断 & 可恢复机制
实战：
- 实现中途取消
- 实现失败重试
- 实现响应回滚
输出：
- 稳定性增强模块
Week 12：AI UI 抽象层
目标：
- 抽象 ChatRenderer
- 抽象 ToolRenderer
- 抽象 StreamingRenderer
输出：
- AI UI 框架雏形
第 4 阶段：结构化系统治理（Week 13–16）
Week 13：函数调用系统
学习：
- Tool 注册机制
- 参数验证
- 调用回填
实战：
- 做一个 Tool Registry
- 实现自动函数调用
输出：
- Tool Calling Engine
Week 14：Schema 驱动 UI
实战：
- 设计 JSON → UI 渲染器
- 支持 AI 输出直接生成 UI
输出：
- Schema Renderer
Week 15：灰度与模型切换策略
学习：
- A/B Testing
- 模型 fallback
- 流量分配
实战：
- 实现多模型切换机制
输出：
- Model Router
Week 16：日志与监控
学习：
- Token 消耗监控
- 错误率监控
- Latency 统计
输出：
- 可视化监控面板
第 5 阶段：RAG 与成本优化（Week 17–20）
Week 17：Embedding & 向量数据库
理解：
- 向量化
- Chunk 策略
平台：
- Pinecone
- Milvus
输出：
- 简易 RAG Demo
Week 18：前端如何控制召回策略
实战：
- 实现召回参数调节 UI
- 显示检索来源
Week 19：缓存与成本控制
学习：
- Prompt Cache
- 响应缓存
- Token 预算控制
输出：
- 成本控制模块
Week 20：并发与限流
实战：
- 实现请求队列
- 实现限流器
输出：
- 并发控制模块
第 6 阶段：完整架构项目（Week 21–24）
做一个完整项目：
AI 数据分析平台
功能：
- 自然语言 → SQL
- SQL 校验
- 结构化输出
- 图表生成
- RAG 支持
- 多模型切换
- 成本监控
- 流式响应
架构必须包含：
- Streaming
- AI State System
- Schema Renderer
- Tool Calling
- Model Router
- 日志系统
最终目标：
一个可写进简历的“AI 架构级项目”。
6 个月之后你应具备的能力
- 设计 AI 前端系统架构
- 管理 streaming 与状态
- 设计结构化输出机制
- 做模型治理与成本控制
- 设计可扩展 AI UI 框架
