CAIE注册人工智能工程师

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CAIE，全称 Certifed Artifcial Intelligence Engineer（人工智能工程师），简称 CAIE（赛一） ，是人工智能领域的技能等级认证。旨在评估和培养具备人工智能理论基础与实战能力的职业人士。

我们平时用AI写代码，本质上还是一个对话模式。你让它写一个功能，写完了，你检查一下，然后说这里改改那里调调，反反复复，全程得有人盯着。

今天介绍一个挺火超过17000星的，自主循环AI智能体Ralph。

你只需要给它一份需求清单，它自己就能写代码，跑测试，测试通过了就自动提交，然后接着干下一个活。

开源地址：https://github.com/snarktank/ralph

其实Ralph的核心技术逻辑并不复杂。每次循环开始的时候，它会启动一个全新的AI实例，就像给程序员清空了桌面重新开始一天的工作。

然后它会去任务清单里找还没完成的那条，按优先级最高的来做。做完之后跑一遍测试，测试通过就提交代码，然后在清单上打个勾，顺便把这次学到的东西记在一个小本子上，留给下次循环用。

就这么不停地循环，直到所有任务都标记为完成，或者达到了你设的最大循环次数。

这中间有一个特别聪明的设计。每次循环都是全新的AI实例，上下文是干净的，不会出现聊着聊着就忘了前面在说什么的情况。

因为Ralph有三个地方可以记住之前发生过的事：git提交记录、一个叫progress.txt的笔记本文件，还有一个记录任务完成状态的JSON文件。

相当于每次派一个新的人来接手，但前一个人已经把所有关键信息都写在文档里了，所以新来的人不用从头摸起，直接就能上手。

咱们再唠唠Ralph比较强的几个功能。第一是那个PRD驱动的模式。 你不需要一句一句告诉AI该写什么代码。

你只需要写一份产品需求文档，把它转成Ralph能读懂的格式，然后扔给它就行了。

这跟我们平时做软件开发的流程是完全一致的，只不过执行者从人类程序员变成了AI。

而且还自带技能，可以帮你生成PRD，也可以帮你把PRD转成它需要的JSON格式，整个链路都是打通的。

对任务的要求也挺细致的，这个我觉得是Ralph能跑起来的关键。Ralph的设计哲学是每个任务必须足够小，小到能在一个AI上下文窗口内完成。

比如给数据库加一列、在页面上加一个组件、修改一个接口的逻辑。如果任务太大，比如直接让AI搭整个后台管理系统，它大概率会半路跑偏，写出一堆半成品代码。

这其实跟人类团队管理项目是一样的道理，大任务要拆小，一步步来，不能一口吃成胖子。

自动化检查是持续自动跑任务的关键。每做完一个任务，Ralph会自动跑类型检查和测试。

只有全部通过了才会提交代码并标记完成。要是没通过呢，它不会强行提交，也不会假装什么都没发生过。

还会把这个教训记下来，下次循环就能避免同样的坑。这个机制让我觉得很安心，至少它不会在你不注意的时候悄悄往代码库里塞一堆有bug的东西。