从软件工程师到GenAI工程师：2026实用系列

Source: Dev.to

Introduction

如果你是一名正在探索 GenAI 或 AI 工程的软件工程师，可能会觉得自己必须重新开始。
这种假设并不成立。

变化的不是软件工程技能的价值，而是这些技能所应用的系统类型。GenAI 比大多数讨论所暗示的更自然地融入现有的工程学科。

本系列面向那些已经构建并维护生产系统、关注可靠性、成本和权衡，并且希望在不放弃工程纪律的前提下使用 GenAI 的工程师。它不针对仅使用提示词的工作流、先演示再思考的方式，或是通过捷径实现的职业转型。

Common failures in GenAI explanations

许多关于 GenAI 的解释从模型开始：

• 使用哪种模型？
• 如何提示它？
• 输出看起来有多惊人？

这种框架适用于实验，但在生产环境中很快就会失效。

实际上，GenAI 的失败很少来源于模型本身。它们通常源于：

• 缺失约束
• 数据边界不清
• 成本失控
• 延迟不可预测
• 可观测性薄弱

这些都是 系统问题。

A systems‑level view of GenAI

当你把 GenAI 看作是存在于其他可靠系统内部的 不可靠智能 时，它会更容易理解。

从这个角度看：

• 提示词不再是核心。
• 成本会立刻显现。
• 失败处理比巧妙的输出更重要。
• 大部分工作仍然像后端工程一样。

Where engineering effort is actually spent

使用 GenAI 的工程师通常把时间花在熟悉的领域：

• API 与编排
• 数据检索与过滤
• 验证与防护栏
• 可观测性、延迟和成本控制

模型固然重要，但它很少是复杂性的主要来源。

Transferability of existing engineering skills

如果你已经设计过 API、调试过生产问题，或在约束条件下权衡过取舍，那么你并没有换职业——而是对原有职业的延伸。

GenAI 系统奖励对不确定性和不完美组件的适应能力，这正是有经验的工程师已经熟悉的领域。

下一篇文章将把大语言模型视为具有特定、可重复失效模式的概率系统组件，而不是魔法或研究论文。