各位CAIE考生、持证人及合作伙伴：

生成式人工智能持续迭代，AI的应用方式正在从基础对话、单点工具使用，逐步走向上下文工程、多模态理解、知识库、AI工作流、智能体（Agent）及Skills等更加系统化的应用形态。为使CAIE认证能力体系持续贴近人工智能技术发展和企业真实应用需求，CAIE认证考试委员会近期将会对 CAIE Level I考试大纲进行了新一轮更新。

本次更新延续CAIE Level I“人工智能应用与落地”的核心定位，继续以培养懂业务、懂逻辑、懂工具的复合型AI应用人才为目标，在原有AI认知、结构化思维、Prompt、多模态、AI工作流、RAG与Agent等内容基础上，对部分知识模块进行了补充、调整和优化，使学习内容更加贴近当前AI应用的发展趋势和实际工作场景。

更新后大纲查看链接：www.caieglobal.com

一、本次大纲将更新什么？

1. 新增“上下文工程”，从“写好Prompt”进一步走向“管理好AI所需信息”

随着AI开始处理更复杂、更长期的工作任务，仅靠一段Prompt已经很难支撑完整任务。

新版大纲在“Prompt设计与多模态应用”模块中新增 上下文工程（Context Engineering），进一步学习如何组织任务所需的文件、数据、示例、对话历史和工具返回结果，以及如何在长任务、复杂任务中进行任务拆分、分阶段补充信息和关键业务规则管理。

2. 强化“多模态理解”，不只要求会生成图片和视频

新版大纲进一步增加了对多模态理解能力的要求。

学习内容不仅包括文生图、视频和数字人生成，还将涉及利用多模态模型理解图片、图表、PDF、音视频等资料，理解不同模态信息之间的一致、补充或冲突关系，并根据业务资料特点选择多模态理解、文本提取或OCR等不同处理方式。

3. AI工作流进一步贴近真实办公与业务流程

新版大纲继续保留内容创作、视觉多媒体、数据分析、AI编程和GEO等工作流，同时对部分内容进行了更新。

例如，PPT制作进一步调整为更加完整的AI原生流程，即：

需求与资料整理 → 内容结构与大纲 → 页面生成 → 数据/视觉校验 → 人工修订与交付。

数据获取也从传统的数据整理和RPA进一步扩展到网页/浏览器操作、RPA、API及数据连接器等方式，使AI工作流能够连接更多真实业务数据。

同时，“大模型营销（GEO）”调整为更加完整的生成式AI搜索与内容优化（GEO），进一步关注生成式AI对内容进行理解、采信和引用的基本逻辑。

4. RAG进一步升级为“知识库与业务知识应用”

新版大纲不再只关注RAG本身，而是进一步扩展为知识库与检索增强生成（RAG）。

学习者需要理解AI获取业务知识的不同方式，包括直接提供文件和上下文、知识库检索以及联网搜索；同时进一步了解语义检索、关键词/全文检索、混合检索等不同方法。

在生成回答时，也更加重视企业实际应用中的可靠性，例如：资料不足时明确说明无法判断、避免无依据补充，以及对重要信息保留来源以便业务复核。

5. Agent内容进一步完善，增加运行环境、选择策略和风险控制

智能体仍然是新版CAIE Level I的重要学习内容，但相比原有大纲，新版对Agent的实际运行和应用边界进行了进一步补充。

新增内容包括 Harness / Runtime基本概念，帮助学习者理解Agent完成任务所需要的工具执行、文件与环境访问、上下文和状态管理等运行条件。

同时，大纲进一步强调如何根据任务选择：普通大模型对话、Workflow，还是Agent。并在工作流编排中增加了权限与风险控制，强调AI自动执行任务时不能只关注“能不能自动完成”，还需要考虑权限、人机确认和业务风险。

6. Skills与Multi-Agent更加突出“合理使用”，而不是追求复杂架构

新版大纲继续保留Skills Based Agent，并进一步明确Skill作为模块化、可复用技能包的价值，包括SKILL.md、脚本/模板、资源文件等基本结构。

在多智能体协作方面，新版大纲特别增加了一个重要原则：只有当任务确实需要明显的专业分工、并行处理或者不同角色协同时，才需要考虑Multi-Agent，避免在简单任务中引入不必要的系统复杂度。

7. 实操工具参考同步更新

为帮助学习者接触当前主流AI工具，新版大纲同步更新了PART 7实操工具参考范围。

通用大模型增加ChatGPT、Claude、Gemini、通义千问等；AI编程工具增加Cursor、Claude Code等；Agent开发除Coze（扣子）外，也增加阿里云百炼等平台；Skill Engineering Agent部分增加WorkBuddy、OpenClaw等工具。

PART 7仍属于实操工具参考模块，不计入考试总分。CAIE考核的核心始终是可迁移的AI应用能力，而不是对某一款具体工具的操作熟练度。

二、哪些内容没有变化？

本次更新属于在现有能力体系上的迭代完善，CAIE Level I的核心定位和主要考试结构不变。

考试仍为65道客观题，包括40道单选题、10道判断题和15道多选题，总分100分，考试时间90分钟。

六大核心考核模块及分值占比也保持不变：

PART 1 AI认知、伦理与法规：6%
PART 2 大模型核心机制与原理：4%
PART 3 面向产出物的思维能力和AI交互：20%
PART 4 Prompt设计与多模态应用：25%
PART 5 AI工作流与商业成果落地：25%
PART 6 知识库、Agent与高级商业策略：20%

三、为什么CAIE大纲需要持续更新？

人工智能仍处于快速发展阶段。

从最初的Prompt Engineering，到现在的Context Engineering、RAG、Agent、MCP、Skills和Multi-Agent，AI的使用方式正在持续发生变化。如果认证内容长期停留在固定工具或者过时的应用方法上，就很难真实反映学习者的AI应用能力。

CAIE将持续关注人工智能技术和企业应用的发展，在保持核心能力体系稳定的基础上，适时对大纲内容进行迭代。CAIE希望学习者最终获得的，不是“记住多少AI名词”，也不是“会操作多少AI工具”，而是逐步形成三项核心能力：

能够正确理解AI及其能力边界；
能够把真实业务问题转化为AI可以执行的任务和工作流；
能够综合使用模型、数据、知识库、工具和Agent解决实际问题并形成可交付成果。

新版CAIE Level I考试大纲的启用时间及具体考试安排，请以CAIE官方后续通知为准。请正在备考的考生及时关注官方发布的最新版大纲及相关学习资料。

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感谢各位考生、持证人及合作伙伴一直以来对CAIE的关注与支持。

CAIE认证考试委员会
2026年9月

 

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CAIE AI认证介绍：

CAIE全称 Certified Artificial Intelligence Engineer（人工智能工程师），简称 CAIE（赛一），是面向人工智能学习、岗位应用与企业实践的技能等级认证，旨在评估和培养学习者在人工智能基础认知、AI工具应用、实际问题解决以及人工智能项目实践等方面的综合能力。

CAIE认证体系持续关注人工智能领域的技术发展和行业应用变化，并及时将相关内容纳入考核标准与课程体系，使认证内容能够与当前AI应用和企业实践保持衔接。应用场景覆盖产品、金融、人力、市场、财务、法律、运营、项目管理、教育科研等不同岗位。

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