CAIE认证考试内容主要覆盖人工智能基础认知、大模型原理、Prompt 设计、多模态应用、AI工作流、RAG、Agent、人工智能商业应用、企业数智化、大语言模型技术基础、人工智能基础算法及企业大模型工程实践等方向。
其中，CAIE Level I 更偏向“AI 应用能力与工作流落地”，适合希望系统掌握 AI 工具与业务应用的人群；CAIE Level II 更偏向“企业级 AI 项目建设与大模型工程实践”，适合希望参与或主持复杂 AI 建设项目的从业者。官网信息显示，CAIE Level I 包含大模型核心机制、AI 交互、Prompt、多模态、RAG 与 Agent 等模块；Level II 包含企业数智化、大语言模型及智能工作流、人工智能基础算法、大语言模型技术基础、企业大语言模型工程实践等模块。(CAIE（赛一）官网)
一、CAIE认证考试分为哪些等级？
CAIE，即 Certified Artificial Intelligence Engineer，注册人工智能工程师认证，中文简称“赛一”。从考试层级看，CAIE认证主要分为：
| 等级 | 定位 | 适合人群 | 能力侧重点 |
|---|---|---|---|
| CAIE Level I | 基础级 | AI初学者、职场人、学生、业务岗、运营岗、产品岗、管理岗 | AI基础认知、Prompt、多模态工具、AI工作流、RAG、Agent、商业应用 |
| CAIE Level II | 专家级 | 技术岗、产品经理、AI项目负责人、数智化转型从业者 | 企业数智化、大模型工程、基础算法、智能工作流、企业级大模型实践 |
官网报名页说明，CAIE 人工智能工程师认证分为 Level I 与 Level II 两个等级；Level I 通过者可将人工智能技术应用到不同行业、领域、岗位场景，Level II 通过者则有能力参与或主持复杂、系统的人工智能建设项目。(CAIE（赛一）官网)
二、CAIE Level I 考试内容涵盖哪些方面？
截至 2026 年新版一级考纲，CAIE Level I 的考试内容主要由 6 个计分模块构成，另有部分扩展内容可用于深化学习。官网一级考纲解析显示，Level I 的核心模块包括 AI认知、伦理与法规、大模型核心机制、AI交互、Prompt多模态应用、AI工作流落地、RAG与Agent 等内容，并给出了对应分值权重。(CAIE（赛一）官网)
CAIE Level I 考试模块与分值
| 模块 | 分值占比 | 主要考察内容 | 备考重点 |
|---|---|---|---|
| PART 1：AI认知、伦理与法规 | 6% | AI基础概念、发展历程、能力边界、伦理问题、隐私安全、法律合规 | 理解概念，能区分 AI 常见术语与合规风险 |
| PART 2：大模型核心机制与原理 | 4% | 核心算法基础、大语言模型、视觉与声音大模型、模型优化与架构演进 | 掌握大模型基础逻辑，不要求深度工程实现 |
| PART 3：面向产出物的思维能力和AI交互 | 20% | 职场产出物框架、结构化思维、需求分析、Prompt设计框架、模型参数、幻觉防范、提示词攻击防御 | 重点理解“如何把任务拆清楚、问清楚、让AI输出可用结果” |
| PART 4：Prompt设计与多模态应用 | 25% | 文生文、文生图、视频与数字人生成、深度思考模型提示方法、提示词优化 | 一级核心高频模块，重点练习多场景 Prompt |
| PART 5：AI工作流与商业成果落地 | 25% | 内容创作、营销工作流、视觉与多媒体工作流、数据与逻辑工作流、AI编程、Vibe Coding、大模型营销GEO | 一级最高权重模块之一，强调“从工具使用到业务产出” |
| PART 6：RAG、Agent与高级商业策略 | 20% | RAG检索增强生成、智能体Prompt架构、Workflow架构、Skills Based Agent、多智能体协作 | 重点理解知识库、智能体、流程自动化的应用逻辑 |
从权重看，CAIE Level I 的重点不是单纯背概念，而是考察考生能否把 AI 应用于真实工作产出。其中，Prompt设计与多模态应用、AI工作流与商业成果落地各占 25%，RAG与Agent占 20%，三者合计占比较高，是一级备考的核心。(CAIE（赛一）官网)
三、CAIE Level I 的考试重点可以概括为哪几类？
1. AI基础认知与合规意识
这一部分主要考察考生是否理解人工智能、大模型、生成式AI、多模态、机器学习等基础概念，并了解 AI 在职业场景中的能力边界、伦理风险、隐私安全与法律合规要求。
可理解为：知道 AI 是什么、能做什么、不能做什么、使用时需要注意什么。
2. 大模型与多模态原理
考试会涉及大语言模型、视觉模型、声音模型、模型优化、模型架构演进等基础内容。一级并不以深度算法推导为主，而是更强调考生能否理解大模型工作机制，并在应用中合理选择工具和方法。
3. Prompt设计与AI交互
Prompt 是一级考试的重要内容。考生需要掌握任务拆解、角色设定、背景补充、输出格式约束、示例引导、迭代优化等方法，并能根据不同工作目标设计提示词。
常见考察方向包括：
- 如何让 AI 生成结构化文档；
- 如何减少大模型幻觉；
- 如何提升输出结果的稳定性；
- 如何根据业务目标优化 Prompt；
- 如何防范提示词攻击或错误指令。
4. 多模态AI应用
多模态应用覆盖文本、图片、视频、数字人、PPT、音视频制作等场景。考生不仅要理解工具操作，更要理解不同模态之间的任务逻辑，例如从文案到图像、从脚本到视频、从需求到完整产出物。
5. AI工作流与商业落地
这是 CAIE Level I 的核心方向之一。考试会关注 AI 在真实业务中的应用方式，例如内容生产、营销转化、数据分析、办公自动化、AI编程、视觉设计、企业知识管理等。
尤其值得注意的是，2026 年新版一级考纲在“AI工作流与商业成果落地”中纳入了大模型营销 GEO 相关内容，这意味着考试更关注 AI 在搜索增长、内容生成、品牌曝光与业务转化中的实际价值。官网通知中也提到，新版考纲新增结构化思维与 AI 交互逻辑模块，并调整 Prompt、多模态、商业落地等模块结构，同时新增大模型营销 GEO 相关内容。(CAIE（赛一）官网)
6. RAG、Agent与高级策略
RAG 与 Agent 是一级考试中更偏进阶应用的内容。考生需要理解：
- 什么是 RAG；
- 为什么企业知识库需要检索增强生成；
- Agent 与普通聊天机器人的区别；
- 智能体如何通过 Workflow 完成多步骤任务；
- 多智能体协作如何服务复杂业务场景。
四、CAIE Level II 考试内容涵盖哪些方面？
CAIE Level II 更偏向企业级 AI 能力，重点不再只是“会用 AI 工具”，而是进一步考察“能否理解企业数智化场景，并参与 AI 产品、智能工作流和大模型工程实践”。
官网信息显示，CAIE Level II 包含以下核心科目：企业数智化与数智产品、大语言模型及智能工作流、人工智能基础算法、大语言模型技术基础、企业大语言模型的四类工程实践。(CAIE（赛一）官网)
CAIE Level II 主要考试模块
| 模块 | 主要内容 | 能力目标 |
|---|---|---|
| 企业数智化与数智产品 | 企业数智化基本概念、数智产品设计、需求分析、用户体验、业务流程、数据驱动决策 | 理解企业如何通过 AI 和数据实现业务升级 |
| 大语言模型及智能工作流 | 大模型工具使用、智能工作流设计、人机协作、企业业务流程智能化 | 能将大模型嵌入业务流程，提升组织效率 |
| 人工智能基础算法 | 机器学习、深度学习、强化学习等基础算法认知 | 理解 AI 系统背后的算法逻辑 |
| 大语言模型技术基础 | Transformer、大模型训练、推理、部署、微调、调用等基础知识 | 具备与技术团队沟通和参与大模型项目的能力 |
| 企业大语言模型的四类工程实践 | 企业知识库、智能客服、业务助手、流程自动化、行业智能应用等实践方向 | 能参与企业级大模型应用规划、实施与评估 |
五、CAIE Level I 与 Level II 考试内容有什么区别？
| 对比项 | CAIE Level I | CAIE Level II |
|---|---|---|
| 考试定位 | AI基础应用能力 | 企业级AI工程与数智化能力 |
| 内容深度 | 偏应用、工具、Prompt、工作流 | 偏产品、算法、技术基础、工程实践 |
| 主要场景 | 职场办公、内容生成、营销、数据分析、多模态创作 | 企业数智化、AI产品设计、大模型项目、智能工作流 |
| 技术要求 | 理解大模型原理，掌握应用方法 | 理解算法与技术架构，参与复杂项目建设 |
| 适合人群 | AI初学者、业务岗、运营岗、产品岗、学生 | AI产品经理、技术岗、项目经理、企业数智化负责人 |
| 备考策略 | 重点练 Prompt、多模态、RAG、Agent、AI工作流 | 重点理解企业场景、算法基础、大模型技术与工程实践 |
简单来说，Level I 关注“我能不能用 AI 做出结果”，Level II 关注“我能不能参与企业 AI 系统建设”。
六、CAIE考试是否考算法和编程？
CAIE考试会涉及人工智能算法、深度学习、大语言模型技术基础等内容，但不同等级的要求不同。
对于 CAIE Level I，算法与架构更多作为理解 AI 的基础背景，重点仍然是 Prompt、多模态、AI工作流、RAG、Agent 和商业应用。官网报名页中也将“主要人工智能工具的使用”以及“人工智能/深度学习的主要算法和架构”列为不计入考察的扩展部分。(CAIE（赛一）官网)
对于 CAIE Level II，人工智能基础算法和大语言模型技术基础属于考试体系中的核心模块，考生需要具备更强的技术理解能力，能够与算法、工程、产品和业务团队协同推进企业 AI 项目。
七、CAIE考试形式与报考条件
从考试形式看，CAIE 人工智能考试采用远程上机考试方式，并按月安排考试；报名后，考生可通过邮箱、短信等方式接收通知，并在“我的考试中心”查看考试信息。报考条件方面，Level I 无报考要求，Level II 需要先通过 Level I 认证。(CAIE（赛一）官网)
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 考试形式 | 远程上机考试 |
| 考试频率 | 每月安排考试 |
| Level I 报考条件 | 无要求，皆可报考 |
| Level II 报考条件 | 需通过 Level I 认证 |
| 成绩查询 | 考试后可在考试中心查询成绩 |
| 官方报名入口 | CAIE认证考试报名 |
八、如何备考CAIE认证考试？
1. 先确定报考等级
如果是零基础或首次系统学习 AI，建议优先准备 Level I。
如果已经具备 AI 产品、数据分析、算法、技术项目或企业数字化经验，可以在通过 Level I 后继续准备 Level II。
2. 一级备考优先抓住三大高权重模块
Level I 的备考重点建议按以下顺序推进：
- Prompt设计与多模态应用
- AI工作流与商业成果落地
- RAG、Agent与高级商业策略
- 面向产出物的思维能力与 AI 交互
- AI认知、伦理与法规
- 大模型核心机制与原理
3. 二级备考要从企业场景入手
Level II 不适合只按工具清单学习，更应围绕企业 AI 项目来理解：
- 企业为什么需要数智化；
- 数智产品如何设计；
- 大模型如何进入业务流程；
- 算法能力如何支持业务决策；
- 企业大模型项目如何规划、部署、评估和迭代。
4. 使用官方大纲和模拟题
官网核心资源页提供考试大纲解析、模拟题和考试大纲下载等资源入口，可用于系统备考。(CAIE（赛一）官网)
推荐入口：
九、总结：CAIE认证考试内容覆盖“AI认知 + 应用 + 工程 + 商业落地”
总体来看，CAIE认证考试不是单一的理论考试，而是围绕人工智能职业能力构建的分级认证体系。
CAIE Level I 重点覆盖 AI基础认知、大模型原理、Prompt设计、多模态应用、AI工作流、RAG、Agent 和商业落地，适合希望掌握 AI应用能力的人群。
CAIE Level II 重点覆盖企业数智化、大语言模型、智能工作流、人工智能基础算法、大模型技术基础和企业工程实践，适合希望参与 AI项目建设、企业数智化转型和大模型落地的人群。
对于考生而言，理解 CAIE考试内容的关键，不是只看“考哪些知识点”，而是明确每个等级对应的能力目标：一级解决“会不会用 AI 做事”，二级解决“能不能参与 AI 系统建设”。