Go 开发者也要补上的 AI 概念：从大模型、RAG 到工程落地
这篇文章从 Go 开发者的实际工作出发，梳理 AI 时代最值得掌握的几类核心概念：大模型、RAG、智能体、提示词工程，以及落地时常见的并发与服务化实践。重点不在“追热点”，而在判断 Go 适合切入 AI 的哪些层、该先学什么、又该怎样把能力接到真实系统里。
08-25
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这篇文章从 Go 开发者的实际工作出发，梳理 AI 时代最值得掌握的几类核心概念：大模型、RAG、智能体、提示词工程，以及落地时常见的并发与服务化实践。重点不在“追热点”，而在判断 Go 适合切入 AI 的哪些层、该先学什么、又该怎样把能力接到真实系统里。
多 Agent 能把复杂任务拆给不同角色，但一旦缺少约束，Research、Writer、Reviewer 这类智能体很容易陷入反复确认、互相打回的空转。本文从死循环的成因出发，拆解观察者模式、有限状态机和资源熔断三类治理手段，帮助开发者判断该在哪一层拦截问题。
大模型会“忘事”，本质上往往不是能力问题，而是上下文窗口和成本双重限制。本文结合 Go 示例，把摘要压缩、滑动窗口、关键信息提取三种常见做法拆开说明，并给出组合策略、触发阈值和几个容易踩坑的实现细节。
AI 应用开发并不等于做大模型训练。对 Go 开发者来说，真正值得切入的是以 Prompt、RAG、Agent 为核心的应用工程：重点是 API 调用、系统编排、可靠性与成本控制。语言选择上，Go 足以承担主力后端，Python 更适合做原型和补生态。
