我要认证
2026-09-06
各位CAIE考生、持证人及合作伙伴：
为持续提升CAIE认证能力体系与当前人工智能技术发展、企业级AI应用实践之间的匹配度，CAIE认证考试委员会正在推进 CAIE Level II考试大纲新一轮修订工作，预计于2026年9月15日完成更新。
本次更新将继续保持CAIE Level II面向企业级人工智能应用与工程实践的核心定位，在原有企业数智化、人工智能算法、大语言模型、RAG、Agent及模型工程等知识体系基础上，对部分模块进行重新整合，并进一步强化企业AI项目建设所需的软件工程、数据工程、上下文工程、Agent工程和项目管理能力。
更新后大纲查看链接：www.caieglobal.com
原CAIE Level II大纲已经覆盖企业数智化、Python与人工智能算法、大语言模型、RAG、Agent、模型微调、本地部署和LLMOps等内容。
此次拟更新后，整体知识结构将进一步调整为五大模块：
PART 1 企业数智化基础理论：20%
PART 2 人工智能基础算法：30%
PART 3 大语言模型技术基础：10%
PART 4 企业大模型的四类工程实践：30%
PART 5 企业AI项目管理知识：10%
相比原有大纲，新版将进一步提高企业大模型工程实践的比重，同时新增企业AI项目管理模块，使Level II的能力结构更加贴近企业AI项目从规划、建设到交付和运营的完整过程。
企业AI项目并不是单独搭建一个大模型或Agent就能完成。真实企业环境中，AI应用需要与原有IT系统、业务数据、软件平台和数据治理体系进行连接。因此，新版大纲将在“企业数智化基础理论”中新增软件工程和数据工程与管理相关内容。
软件工程部分将涉及架构设计、需求分析、UML、软件设计、编码测试、部署交付、持续交付与持续部署等内容；数据工程部分则覆盖数据治理、数据模型与数据建模、数据仓库与ETL、本体建模、数据标准、数据质量以及数据安全管理。
人工智能基础算法仍然是CAIE Level II的重要基础，但新版将其整体占比由原来的40%调整为30%。
新版继续保留Python编程、神经网络、深度学习、强化学习、自然语言处理和知识图谱等核心内容，同时对部分知识结构进行重新梳理。
该模块占比预计由原有20%提升至30%，并进一步划分为：
提示与智能体系统工程：6%
知识库（RAG）工程实践：10%
人工智能体（AI Agent）工程实践：10%
大语言模型训练和微调工程实践：4%
在实际企业应用中，大模型能否连接企业知识、调用工具、执行任务并稳定运行，正在成为衡量AI应用价值的重要标准。新版大纲也将因此进一步关注知识库质量、检索效果、智能体工具调用和复杂任务执行等工程问题。
新版大纲拟在提示与智能体系统工程中加入上下文工程（Context Engineering），包括上下文检索与生成、上下文处理与压缩，以及上下文管理与记忆分层等内容。
同时还将加入Harness Engineering相关基础方法，包括规则与约束、工具编排与工作流，以及反馈、验证和可观测性。
原有CAIE Level II已经包含RAG工程实践，新版将在此基础上进一步扩展。
除知识库构建、检索优化、生成优化和向量数据库外，拟更新内容还将增加更加明确的RAG评估体系，包括上下文相关性、上下文精度、上下文召回率、忠实度和答案相关性等指标。
同时，技术范围将进一步扩展到：VectorRAG、GraphRAG，以及Vectorless RAG等不同知识检索方案。
其中还包括BM25、TF-IDF、Elasticsearch、SQL混合检索以及PageIndex等不同方式。
新版大纲拟进一步完善AI Agent工程实践。学习内容将包括Agent的规划、记忆和工具使用等核心组成，以及反射型、ReAct型、规划型、工具型和多智能体等不同智能体类型。
工具调用部分除了Function Call和MCP之外，也将进一步涉及CLI等调用方式。
内容将包括一般项目管理基础、AI项目生命周期、AI项目特点以及AI项目管理方法。
其中，学习者将接触CRISP-DM、PMI-CPMAI、ASUM-DM等AI及数据项目生命周期模型，并进一步理解AI项目经理所面临的主要挑战、职责，以及AI项目在启动、规划、执行、监控和收尾不同阶段的管理要求。
这一模块的加入，主要是因为企业AI项目并不是单纯的技术研发项目。
真实项目往往涉及业务部门、技术团队、数据团队、供应商、管理层等多个角色，同时还需要处理模型效果、数据质量、成本、安全、合规以及业务价值等多维目标。
CAIE Level II希望学习者不仅能够理解AI技术方案，也能够进一步理解一个企业AI项目如何真正被组织、建设和交付。
考试方式仍为线上考试；
考试题型仍为80道客观题，其中单选60题、多选20题；
考试总分100分；
考试时间90分钟；
成绩仍分为A、B、C、D四个等级，A、B、C为通过。
AI技术和企业应用正在经历快速变化。
过去，企业AI项目更多关注模型选型、Prompt、知识库和模型部署；如今，真正进入生产环境后，企业需要同时解决数据治理、系统集成、上下文管理、Agent工具调用、运行环境、效果评估、风险控制以及项目管理等一系列问题。
CAIE Level II此次拟更新，希望进一步建立一套覆盖“企业数智化 → 软件与数据基础 → AI算法 → 大模型技术 → RAG与Agent工程 → 模型训练部署 → AI项目管理”的完整能力路径。
最终考察的并不是学习者记住了多少技术名词，而是能否理解企业AI项目从业务需求到技术方案，再到工程建设、交付和持续运营的完整逻辑。
正在备考的考生可继续按照现行大纲进行学习，并及时关注CAIE官方后续发布信息。
更新后大纲查看链接：www.caieglobal.com
感谢各位考生、持证人及合作伙伴一直以来对CAIE的关注与支持。
CAIE认证考试委员会
2026年9月
CAIE AI认证介绍：
CAIE，全称 Certified Artificial Intelligence Engineer（注册人工智能工程师），简称 CAIE（赛一） ，是人工智能领域的技能等级认证，旨在评估和培养具备人工智能理论基础与实战能力的职业人士。
CAIE 认证体系主要针对从事或希望从事人工智能技术研发、应用及项目管理等相关工作的专业人员，考核范围包括但不限于人工智能的基础理论、主流算法、开发工具、编程实践、以及在不同行业、不同领域、不同岗位场景下的应用能力，包括CAIE+营销\人力\财务\学术\医疗\视频等不同场景下的应用。
CAIE联动企业、高校、渠道，以AI人才认证为核心，构建协同生态，助力智能化人才培育与产业落地。相关合作请微信联系：FYLlaoshi
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