这份文档是 AI 专栏的内容规划与缺口清单：把”已知缺口”变成有优先级的写作与阅读顺序，而不是无限延长的收藏夹。

这份 TODO 的定位

专栏文章按专题组织：LLM 基础、Agent、RAG、系统设计、框架实践。规划文档做两件事：记录哪些主题已经成文并进入索引，哪些方向仍有缺口、按什么顺序补。它对读者的价值是提供一条学习优先级参考；对维护者的价值是避免重复选题，让每次写作都补上真实短板。

优先级怎么排

待办按 P0–P2 三档划分，标准是”什么时候会痛”：

  • P0 · 一上线就痛：生产级应用架构、LLM 网关、安全与权限、可观测与 Trace。缺了这些，系统无法通过上线评审。
  • P1 · 规模上来才痛：Agent 评测与调试、多 Agent 协作冲突、RAG 深水区（Embedding 与 Reranker 选型、多模态解析、微调与 RAG 的边界）、模型选型方法。
  • P2 · 生态扩展：Java AI 框架（Spring AI、LangChain4j、Workflow 框架）与 MCP 进阶、AI 合规治理。

当前进展与待办

已补齐的主要条目包括 LLM 评测、大模型网关、Agent 工作流与多 Agent、应用架构、语音链路等，均已进入各专题索引。仍在队列中的重点：工具调用与权限控制独立成篇、Agent 评测、模型选型指南、RAG 深水区三篇、框架专题从 Spring AI 起步逐篇补齐，以及 MCP 生产安全与 AI 合规两篇治理向内容。

使用建议

读者可以拿优先级当自检表：P0 项对应的能力是否都能讲清楚并动手搭过；哪一档出现空白就先补哪一档，不必按目录线性阅读。动手顺序上，比较稳的路径是先搭一个带评测闭环的最小 RAG，再加一个带工具的 Agent，然后接入网关与 Trace，最后补安全沙箱；每完成一阶段用固定用例回归，避免”读很多、测很少”。维护上遵循几条规则：新文章完成即同步各层索引并从待办移除；模型名、价格、API 参数等易变信息落笔前重查官方文档；规划按季度回顾，安全与可观测是否跟上功能迭代是每次回顾的固定检查项。

小结

TODO 是路线图而不是完成清单：P0 保上线、P1 保规模、P2 保生态。每一项完成都应对应可阅读的文章、可运行的 Demo 与可验证的指标变化，专栏才能从”了解 AI”走向”运营 AI”。