AI技术栈三层架构：从应用到基础设施的完整拆解厘清应用层、模型适配层、基础设施层的关系，构建正确的技术选型思维。本节基于《AI工程》第1章「The AI Engineering Stack」：Three Layers of the AI Stack、AI Engineering Versus ML Engineering、AI Engineering Versus Full-Stack Engineering。一、为什么需要分层架构？Chip Huyen 在《AI工程》中系统阐述了对 AI 技术栈的理解。AI 应用涉及 Prompt、RAG、模型 API、向量库、GPU 等众多组件。若不加区分，容易陷入「堆栈」思维，难以做清晰的选型与职责划分。三层架构将技术栈按职责分层，便于理解、选型和扩展。书中明确将 AI 技术栈分为三个层次：应用层（Application Layer）、模型适配层（Model Adaptation Layer）、基础设施层（Infrastructure Layer）。这一划分贯穿全书，后续章节的 Prompt、RAG、Agent、微调、推理优化、架构设计均在此基础上展开。二、三层架构总览《AI工程》第一章「Three Layers of the AI Stack」的图示与描述如下：基础设施层 (Infrastructure Layer)模型适配层 (Model Adaptation Layer)应用层 (Application Layer)