你回答的已经很好了~ 想起我去阿里面试的时候，问了我一个技术问题，我一时没回答上来，我后来的老板，当时的面试官跟我说：你不会可以直接说的。 我说这个知识点我不会，但是我觉得我可以分析出来。但是又想了会，还是没分析出来。面试官又跟我说：你不必回答出所有问题，我只是想知道你现在技术能力的上限。 一个正常的面试一定会有回答不上的问题，面试官正是通过这些回答不上的问题确定你的当前技术能力的边界，确定你入职后在团队的位置。我自己做面试官的时候就很不喜欢候选人强答自己不会的问题，言不及义、含含糊糊反而让我觉得对方头脑混乱。 最后，具体你这里的 面试官又会追问 “你没实际做过千万级架构，怎么确保你的设计不会出现数据一致性问题或缓存雪崩？”，这种情况下该怎么组织语言，既能体现对架构扩展性的思考，又能弥补 “无大厂千万级项目经验” 的短板，让面试官认可我的技术潜力呢？ 我自己大概会这么说：我认为即使做过千万级架构，也不能保证将来万无一失。具体工作中，我会通过尽量的思考细节、压力测试这些手段做好高可用保障，在设计上做好冗余和兜底策略，运行中做好监控和运维管理，想办法降低故障的可能性。

谢谢邀请~~ 推荐下我写的书吧《架构师的自我修炼》，从基础技术到程序设计，从架构到管理，架构师的各种相关技能都有涉及。 问了下AI，做了如下总结： 李智慧在《架构师的自我修炼》一书中，将架构师的自我修炼的重点放在将所学知识技能转化为实际工作中的能力。具体包括： 知识与实践的结合： 强调将理论知识与软件开发的实践相结合，才能真正理解技术的关键点。 关系处理与沟通： 关注如何在团队中处理各种关系，获得信任和授权，以便能够有效推行自己的技术思想和解决方案。 创造价值与职业发展： 通过在工作中实践技术思想，为公司创造更多价值，从而形成技术成长和职业发展的良性循环。 该书的整体架构 这本书将架构师的修炼分为四个部分，思维修炼是其中的第四部分，其他部分包括： 第一部分：架构师的基础知识修炼： 讲解操作系统、数据结构、数据库原理等基础知识，帮助读者理解其本质和与日常工作的关联。 第二部分：架构师的程序设计修炼： 侧重于设计强大、灵活、可复用、易维护的软件，介绍相关工具、方法、原则、思想、模式和手段。 第三部分：架构师的架构方法修炼： 分析互联网分布式、大数据、物联网等主要架构背后的原理、驱动力、设计思想，以及如何实现系统的高可用和高性能。

我现在也不是专业从事AI方面的，不过我也一直在学习，可以分享一下我的经历。总结如下：以下为AI与MCP学习的总结性路径规划： ​​AI零基础学习路径的核心是“理论结合实战，逐步深化”​​。其路线可归纳为四个阶段： ​​筑基​​：掌握Python编程及数据处理库（NumPy, Pandas），并理解线性代数、概率论等数学基础概念。 ​​明道​​：系统学习机器学习（如Scikit-learn）与深度学习（PyTorch/TensorFlow）核心算法，并在经典数据集上完成实战项目（如图像分类、房价预测）。 ​​专攻​​：深入生成式AI领域，精通提示工程、微调技术，并学习LangChain等框架以构建应用。重点实践大模型（如LLaMA）的部署与优化。 ​​融合​​：将AI能力融入系统架构，理解如何将模型作为微服务部署，并解决扩展性、成本控制等工程问题。 ​​MCP学习路径的核心是“理解协议，构建连接”​​。其价值在于为AI应用提供标准化、安全的工具调用能力。学习分为三步： ​​理解概念​​：深入学习MCP协议规范，理解其作为“连接器”如何桥接大模型与外部工具（如数据库、API）。 ​​实践使用​​：学习在主流AI开发平台（如Claude、Cursor）中配置和使用现有MCP Server，体验其便捷性。 ​​开发创新​​：将自身业务能力封装为自定义MCP Server，实现安全、可控的工具扩展，完成从“使用者”到“生态构建者”的转变。 总而言之，两条路径都强调​​动手实践​​：AI路径重在通过项目迭代深化模型理解与工程能力；MCP路径重在通过开发自定义Server，掌握下一代AI智能体的核心集成技术。

https://cloud.tencent.com/developer/article/1463982 这篇文章应该能解答你大部分的问题。 我补充下跟AI结合的地方： 如果能区分AI和大语言模型的AI，那么你会发现在物联网领域需要很多数据和预测类的AI算法和模型来完成垂直专精的算法，比如亘古难题：天气预报，不过结合传感器和大型天气，可以做到局部临近预报，这个在不少场景有很大的价值，比如喷洒农药或者晾晒物品的应用。 物联网产生的大量数据在数据治理下能够很好的完成应用场景和模型训练。 总结一下：需要掌握传感器、大数据、AI算法和模型、网络传输和优化、协议和算法等技术栈是比较好的。