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AI 鸿蒙全栈智能体开发：五阶段学习路线
从鸿蒙端应用到商业项目上线，用一条交付链连接全栈开发与 AI 工程。
20 周 · 600 小时 · 五阶段 · 六个实训项目。以上为课程 PDF 第 9 页列示的规划。
课程阶段一览
| 阶段 | 周次 | 核心技术 | 详细内容 |
|---|---|---|---|
| 鸿蒙端 AI 应用 | 01–04 | ArkTS / ArkUI / DevEco Studio / Navigation | 查看阶段 |
| Java 全栈服务 | 05–08 | Java / MySQL / Maven / SpringBoot | 查看阶段 |
| Python + RAG 工程 | 09–12 | Python / FastAPI / Embedding / RAG | 查看阶段 |
| Agent 智能体编排 | 13–16 | Function Calling / MCP / Workflow / Multi-Agent | 查看阶段 |
| 商业项目上线 | 17–20 | PRD / Git / Docker / CI/CD | 查看阶段 |
阶段 01：鸿蒙端 AI 应用 · 第 01–04 周
从开发环境和 ArkTS 出发，完成界面、状态、网络与设备能力的学习，让 AI 拥有可交互的鸿蒙入口。 阶段交付目标：可运行的鸿蒙 AI 学习规划助手。
阶段 02：Java 全栈服务 · 第 05–08 周
构建支持鸿蒙应用的后端服务。用 Java、MySQL、MyBatis 和 SpringBoot 打通数据持久化与 REST 接口。 阶段交付目标：鸿蒙前端与 Java 后端协同的全栈项目。
阶段 03：Python + RAG 工程 · 第 09–12 周
让知识从文档进入 AI 应用。学习解析、切分、向量化、检索与引用溯源，再通过评测改进回答质量。 阶段交付目标：可引用来源、可评测的企业知识库问答系统。
阶段 04：Agent 智能体编排 · 第 13–16 周
从能够回答到能够执行。用工具调用、工作流、记忆、MCP 与多 Agent 协作，把模型接入业务任务。 阶段交付目标：可调用工具、可协作、可观测的业务智能体。
阶段 05：商业项目上线 · 第 17–20 周
以需求和交付为终点，完成 PRD、架构设计、团队协作、测试部署与答辩，把学习成果组织成作品集。 阶段交付目标：项目代码、部署环境、演示脚本与作品集。
资料来源
课程 PDF 第 9–26 页
课程资料中的项目为实训规划，实际安排请咨询确认。技术概念说明为本站依据资料整理的学习解读。