用 AI 陪自己学习：一次 FDE 认证复盘
最近，我通过了腾讯云 ADP 前沿部署工程师（FDE）认证，成绩是 96 分。备考时，只要开始学习，我基本就会打开 Codex，和 AI 聊一聊正在读的内容。现在回看，那些对话也串起了这次学习的过程。
真正用于阅读、理解和做题的时间，我估计约有五天，每天两三个小时，合计约 15 小时。学习是穿插进行的，日历上的跨度更长，也没有完整计时。这个数字是个人估算。
我的起点也需要说明：此前已经经常使用 AI，对大模型、Agent 有一些了解，只是还没系统学过 ADP。这 15 小时，主要用来补平台知识和做题巩固。
ADP 是腾讯云的智能体开发平台。这门认证围绕需求判断、方案设计、应用搭建、评测和交付运维展开，采用理论考试形式。对我来说，这次学习提供了一个机会，把以前零散接触的知识重新组织起来。官方考试指南里有具体介绍。
我想留下这段经历，也想把其中好用的做法整理出来。下一次面对陌生知识时，可以从这里继续。
报名以后，我先看官方指南，再做了一遍官方提供的 15 道样题。正式系统学习之前，先亲自感受考试怎么问，我觉得这一步很重要。
做题时，留意它在考概念还是场景判断，几个选项之间又在比较什么。再回头读教材，就会更注意一个功能的适用条件，以及它和相近概念的区别。
做完样题，我把它们和指南、教材一起交给 AI。这三份材料各有用途，下面这张图可以说清。样题数量有限，练习仍然需要覆盖完整考纲。
接着，我让 AI 按章节生成练习，做成一个能作答、看解析、记录错题的网站。题库后来扩充到 320 道，覆盖四个大部分、十九个课程小节。题量结合考纲重点和章节内容安排，是我的学习配置，不是官方逐章题量。
现在回头看，我会把题目检查放得更早：先看几道代表题，再逐步扩充。每题除了答案，还要说明其他选项为什么不合适，并能回到教材找到依据。这样也能少做一些重复返工。
日常复习的节奏很简单。我把课程整理成 EPUB 电子书，时间充裕就读一章，时间紧就推进一个小节。读完之后，立即做对应练习。
网站让这件事变得顺手：不用每次重新找题，读到哪里，就练到哪里。答错了，结合解析回看教材；还有疑问，就继续问 AI。
比如，读到多智能体时，我一直不太容易理解每个 Agent 到底是什么，就请它换成类比来解释。读到知识库和 RAG 调优时，我又让它整理成图解和知识卡片，把处理顺序展开。
我觉得 AI 伴学很有价值的地方，就在这些追问里。看不懂一段说明，可以换一种表达；看懂了解释，还能再做一道题，检验理解。
我们后来专门建立了教材检索库。有疑问时，检索相关小节，再回到原文核对。类比、图解能帮助理解，具体条件仍然要查依据。
复盘之后，我把这类提问整理成了一句话：
请指出教材依据，用一个例子解释；再出一道相同考点、不同场景的题，先让我回答。
这次有一个变化，特别值得记下来：前后两轮题目的质量差别很明显。
前期做章节练习时，模型的思考强度设在“中”。有些错误选项太容易排除，题目做对了，却未必检验出了理解程度。
举个简单的例子。一道知识库排查题问：正确资料已经被找到，却排在后面，没被送给模型，该先改什么？早期题目的某个选项是“把模型名称写入文档标题”，比较容易排除。后来换成了增加回答长度、降低匹配阈值、增加示例等看起来也像优化措施的选项，就需要根据具体条件作判断。这个考点对应教材第 4.3.4 节“检索召回”。
考前制作完整模拟卷时，我把思考强度调到“极高”，也更明确地要求贴近官方样题、设计合理干扰项。我的直观感受是，题目质量明显提高，部分题甚至比正式考试略难。
但两轮命题要求也有变化，并不是一次控制变量实验。下次我会把较高思考强度、清楚的要求和题目检查一起用。高正确率是否有意义，还要看题目有没有真正考到理解。
全部章节学完后，我集中做了一套完整模拟卷：40 道单选、20 道多选，计时 90 分钟，参照当时官方公布的题型和规则，由 AI 原创生成。
章节练习紧跟阅读，完整模拟则把不同领域混在一起，需要在没有章节提示时作判断。我按考试节奏完成整卷，再集中看结果。
模拟卷得了 96.7 分，正式考试是 96 分。看到两次成绩这么接近，确实让我觉得这次训练很有参考价值。更值得留意的是，两次失分都集中在 AI 基础和交付评测运维相关领域，反映出了相近的薄弱点。
不过，经历只有我这一次。模拟卷每题等权，而官方指南没有公布每道题的分值，计分口径未必相同。我会把这次结果看作有效的学习反馈，不能由此推断它能稳定预测其他人的成绩。
比起分数接近，我更愿意保留这个检查办法：模拟之后，把答错的和答对却拿不准的题一起回看，看看哪些知识还没有真正想清楚。
如果再准备一门认证，我还会沿用这套流程：先看指南、做样题，再结合教材准备练习，边读边练，最后完整模拟。换一门考试，就换成那门考试的材料，并按自己的基础调整时间。
网站也不必一开始就做得很复杂。先能按章节作答、看解析、回顾错题，就可以开始。知识卡片和其他功能，遇到需要时再补。
我会多留意那些“答对了，但说不清理由”的题，也会让关键概念换一个场景再出现一次。题目熟悉以后容易记住答案，换个问法，才更容易看出自己掌握了什么。
我没有严格计算 AI 帮我节省了多少时间。但这次学习推进得比较顺畅：材料能按需要整理，问题可以及时追问，练习也能围绕正在学的内容生成。如果现在再准备一门认证，我会从一开始就把 AI 放进学习流程。
阅读、判断和理解仍然需要自己完成。AI 陪着我，把这些事情接得更紧一些。通过认证之后，我想保留下来的，也正是这种随时可以继续学下去的感觉。
