AI 前端技术解析：从概念到实战进阶路线

4. AI UI/UX 设计（思维转变）

传统 UI 设计需适应新的交互模式：

• 对话式界面（Chat UI）
• 智能体界面（Agent UI）
• 自动生成卡片信息流
• AI 推荐和自动补全
• 多模态输入（语音 + 图片）

5. 工程化能力（加分项）

• 向量数据库（用于搜索）
• RAG（检索增强生成）
• 自动化流程（Agent Flow、Workflow）

行业落地场景

目前行业内约 90% 的 AI 前端项目集中在以下领域：

• AI 客服界面
• AI 搜索框（搜索 + Chat）
• AI 作图界面
• AI 翻译界面
• AI 写作工具
• AI 视频剪辑（上传素材 → AI 生成编辑建议）
• AI 配置生成器（根据自然语言生成配置文件）
• AI 表单助手（用一句话生成复杂表单）
• AI 智能体面板（Agent 控制界面）
• AI 识别 + 上传（图像识别 + 说明）

薪资前景分析

根据 2024–2025 年国内招聘数据对比：

差距显著的原因在于 AI 前端兼具稀缺性、新岗位属性以及较高的商业价值。

进阶学习路径

起步阶段：巩固基础

如果你已熟悉 Vue、Nuxt，可直接跳过此步。确保掌握 JS/TS、Vue 3 Composition API、Fetch/Axios、Pinia 及常用组件库即可。

核心阶段：掌握 AI API 调用

这是最关键的一步，目标是在 Vue/Nuxt 中完成各类 AI 调用。

1. 大模型文本接口：调用 chat 接口，理解流式输出（stream），处理思维链和系统提示词。尝试实现一个 ChatGPT 风格的 UI。
2. 图片识别（Vision）：上传图片转为 base64，让大模型进行 OCR、描述或 UI 截图分析。
3. 图像生成：发送 prompt 获取图片 URL 或 base64，并在前端展示下载。
4. 语音处理：实现录音上传转文字（Whisper），以及文字转语音播放。

进阶阶段：Prompt 工程与交互设计

Prompt 工程

• 掌握 OOC、JSON 输出格式控制。
• 设计系统 Prompt 以规范多轮对话。
• 尝试让 AI 生成组件结构、动态表单或 Layout Schema。

AI UI 交互

• 设计消息流、角色标签及多模态卡片。
• 支持录音、截图上传及拖拽操作。
• 实现 Generative UI，即根据用户一句话自动生成页面布局或推荐卡片。

实战演练：构建完整项目

建议尝试构建 3 个能写入简历的项目：

1. AI 聊天系统（高级版） 集成文本聊天、图片识别、文件上传、语音输入 +TTS、流式回复及对话记录保存。

2. AI 文本助手 涵盖软文写作、SEO 标题生成、评论生成、翻译、改写纠错及内容分析。

3. AI 多模态项目 例如上传图片识别病灶、视频内容分析、拍照识别商品生成卡片，或结合地图点位进行 AI 识别。

高阶拓展：Agent 与 RAG

若追求更高阶发展，可关注：

• 智能体前端（Agent UI）：让 AI 自动填表、点击按钮，甚至作为'操作系统'操作网页。
• RAG（检索增强）：利用向量数据库实现文档问答、医疗记录查询等操作指导。
• JSON Schema UI 生成：通过 AI 生成 Schema 自动渲染，提升 SaaS 搭建效率。

完成上述路线后，你将具备独立开发 AI 应用前端的能力，掌握多模态交互与 Prompt 工程，薪资有望提升 30%~200%，真正从'普通前端'升级为'AI 产品工程师'。