title: 2026 年 AI 工程師必讀書單（10 本最重要的書）
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description: AI 工程書單，開發者可在 2026 年閱讀，學習 RAG、LLM 工程、部署、Agentic AI 等關鍵 AI 概念。
tags: books, agenticai, artificialintelligence,llm
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published_at: 2026-08-16 08:15 +0000
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哈囉，開發者們，AI 世界的變化快得誇張。每週都有新的模型、新的框架、新的工具，AI 工程師總是有新東西要學。不過，如果有一件事始終能把優秀工程師和其他人區分開來，那就是扎實的基本功。
而在這件事上，書籍依然勝過其他一切。
過去幾個月，我一直在深入研究一些關於 AI 工程、LLM，以及生產環境 AI 系統 的最佳書籍。這些不只是理論讀物；它們涵蓋的內容從從零打造 LLM、設計可擴展的 ML 系統，到將 AI 應用部署到正式環境，應有盡有。
在這期電子報中，我要分享我在 2026 年正在閱讀的 10 本 AI 與 LLM 工程書，無論是開發者、ML 工程師，還是 AI 愛好者，都應該把它們列入關注名單。
這些書的作者包括 Paul Iusztin（Agentic AI Engineering 課程講師）、Chip Huyen、Sebastian Raschka 博士、Maxime Labonne、Louis-François Bouchard（Towards AI 創辦人）、Louie Peters 等等，這些人都在塑造現代 AI 系統的建構方式。
如果你想學會如何：
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打造 LLM 驅動的應用程式
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設計 可擴展的 AI 系統
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理解 提示工程 與 Agentic AI
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將 LLM 部署到正式環境
那麼，這些書會是絕佳的起點。
讓我們開始看這份清單。
2026 年 AI 與 LLM 工程師必讀的 10 本書
廢話不多說，以下是 2026 年學習 AI 與 LLM 工程的 10 本最佳書籍清單。內容涵蓋 AI、機器學習與大型語言模型。
如果你認真想成為 AI 工程師，或想實際投入 LLM 開發，這份清單就是你的路線圖。
1. Chip Huyen 的《AI Engineering》
這是你應該先讀的第一本 AI 工程書；如果你不喜歡讀太多書，那麼只讀這一本其實就足夠讓你學到 2026 年成為 AI 工程師所需的所有技能。
本書作者 Chip Huyen 把重點放在 AI 系統設計，而不只是模型本身，這點非常令人耳目一新。
如果你不知道，Chip 曾在 Netflix 擔任研究員，也曾是 NVIDIA 的核心開發者（參與打造 NVIDIA 的 GenAI 框架 NeMo），並共同創辦了 Claypot AI。她也曾在史丹佛大學教授機器學習（ML）。
這本書會介紹 AI 工程技術堆疊的樣貌：也就是我們軟體工程師若想成為 AI 工程師，必須精通的那一套。
你會學到如何把機器學習模型轉化為真正的產品——處理資料管線、模型版本管理、部署、監控與擴展。
書中也會說明什麼是 AI 工程、它和 ML 工程有什麼不同，以及 AI 工程師應該熟悉哪些技術。
如果你的目標是成為真正的 AI 工程師（而不只是 Kaggle 比賽冠軍），這本書可說是含金量十足。
這是購買本書的連結—— Chip Huyen 的《AI Engineering》
2. Paul Iusztin 與 Maxime Labonne 的《The LLM Engineering Handbook》
這本書就像 LLM 開發的操作手冊。
它涵蓋提示工程、模型微調、檢索增強生成（RAG）、評估策略，以及正式環境的實作模式。
作者擁有在大規模場景下打造 LLM 應用的實戰經驗。
如果你想從「只是會用 GPT」進階到設計嚴肅的 LLM 應用，這本書非常推薦。
這是購買本書的連結： Paul Iusztin 與 Maxime Labonne 的《The LLM Engineering Handbook》
3. Chip Huyen 的《Designing Machine Learning Systems》
這也是 Chip Huyen 的另一本好書，她是我在 AI 與 LLM 工程領域很喜歡的作者之一。
雖然《AI Engineering》更偏重系統面，這本書則更深入探討在真實世界限制下，如何設計與營運機器學習系統，例如資料漂移、重新訓練，以及模型可靠性。
你會開始像機器學習產品工程師一樣思考，而不只是模型建構者。
這是購買本書的連結 --- Chip Huyen 的《Designing Machine Learning Systems》
4. Louis-François Bouchard 與 Louie Peters 的《Building LLMs for Production》
這本書會教你如何真正把大型語言模型上線到正式環境。你會學到微調、部署、擴展，以及像真正工程師一樣維護 LLM。
書中充滿了實作建議、架構範例，以及真實的部署挑戰。
如果你想朝 LLM 工程師的職涯發展，這本書應該是你的第一本必讀書。
這是購買本書的連結： Louis-François Bouchard 與 Louie Peters 的《Building LLMs for Production》
5. Sebastian Raschka 博士的《Build a Large Language Model (from Scratch)》
Sebastian Raschka 是機器學習社群中的傳奇人物。這本書會教你如何使用 PyTorch 從零開始 建立一個以 Transformer 為基礎的 LLM，沒有任何偷吃步。
你會深入了解模型架構、分詞、注意力機制，以及訓練策略。
非常適合想從程式碼層級理解 LLM，而不只是使用 OpenAI 這類 API 的開發者。
這是購買本書的連結 --- Sebastian Raschka 博士的《Build a Large Language Model (from Scratch)》
6. 《Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation》
Jay Alammar 和 Maarten Grootendorst 是 AI 與 NLP 領域最受尊敬的名字之一。
這本書會帶你用 Hugging Face Transformers、LangChain 等現代工具，建立並微調大型語言模型。
內容偏實作且實用——非常適合想打造並部署能有效理解與生成自然語言的 LLM 的開發者、資料科學家與 ML 工程師。
這是購買本書的連結 --- 《Hands-On Large Language Models》
7. 《Prompt Engineering for LLMs: The Art and Science of Building Large Language Model-Based Applications》
如果你正在使用 OpenAI、Claude 或開源 LLM 打造 AI 產品，這本書會教你如何寫出更聰明的提示，以獲得更好的結果。
它涵蓋 few-shot prompting、chain-of-thought，以及如何有效運用提示模式等策略。
這本書由 John Berryman 與 Albert Ziegler 撰寫，深入探討提示工程不斷演進的藝術與科學。
對 AI 開發者與產品設計師來說，都是必讀之作。
這是購買本書的連結 --- 《Prompt Engineering for LLMs》
8. 《Building Agentic AI Systems: Create Intelligent, Autonomous AI Agents that can Reason, Plan, and Adapt》
這本書由 Anjanava Biswas 和 Wrick Talukdar 撰寫，探討如何打造能超越靜態輸出的 Agentic AI 系統。
它會教你如何建立能與環境互動、推理、做決策並採取行動的自主 AI Agent。
如果你對打造像 Auto-GPT、BabyAGI 或基於 LangGraph 的系統有興趣，這本指南就是寶庫。
這是購買本書的連結 -- 《Building Agentic AI Systems》
9. 《Prompt Engineering for Generative AI: Future-Proof Inputs for Reliable AI Outputs》
這是一本全面介紹 提示工程技術 的指南，專門針對生成式 AI 系統設計——包括文字、圖片與程式碼生成。
本書強調如何撰寫穩健、一致，且適合商業與正式環境的提示。
不管你是在使用 GPT、DALL·E 或其他模型，James Phoenix 與 Mike Taylor 合著的這本提示工程書，肯定能幫助你讓 AI 輸入策略更具前瞻性。
這是購買本書的連結 --- 《Prompt Engineering for Generative AI》
10. 《The AI Engineering Bible: The Complete and Up-to-Date Guide to Build, Develop and Scale Production Ready AI Systems》
Thomas R. Caldwell 的 AI Engineering Bible 是軟體工程師與技術領導者的必備書。
它不只談模型和 API，而是帶你了解如何工程化真正的 AI 系統，讓系統具備可擴展、可維護且可直接上線的特性。
從架構到基礎設施，從部署到監控，這本書涵蓋整個 AI 生命週期。對任何想在組織內主導 AI 導入的人來說，這就是實戰手冊。
*這是購買本書的連結 - 《The AI Engineering Bible》
為什麼要讀這些 AI 書？
除了我的推薦，以及 Reddit 和 HN 上的其他推薦外，以下是你應該閱讀這些 AI 與 LLM 工程書的 5 個主要原因。
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它們都是由真正做過正式環境 AI/LLM 系統的實務人士撰寫。
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它們聚焦在 工程、部署 與 真實世界應用場景，而不只是演算法。
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它們不會浪費你的時間在過時的學術理論上。
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它們能讓你為 AI 與 LLM 工作的未來做好準備：可擴展、可靠、可解釋的系統。
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在 Reddit 和 Hacker News 上，這些書也被廣泛推薦。
讀書很有力量，但沒有什麼比親手做東西更有效。
如果你想加速學習，可以把這些書和一門實作課程搭配使用，例如：LLM Engineering: Master AI, Large Language Models & Agents，透過實作 RAG 型聊天機器人並邊看邊學 LLM，獲得實戰經驗。
結語
以上就是 2026 年學習 AI 與 LLM 工程的最佳書籍。如果你認真想在 2026 年及之後精通 AI 與 LLM 工程，就從這些必讀書開始。
它們能幫你省下數百小時的浪費時間，並幫助你真正打造出可運作的系統。
想要更快進步嗎？
如果你想更有趣、進步更快，也可以把這些書和實作專案搭配起來，例如 打造你自己的 RAG 聊天機器人、用自己的資料集微調模型，或將真實世界的 LLM 應用部署到雲端。
原文出處：https://dev.to/somadevtoo/the-ai-engineers-reading-list-for-2026-10-books-that-matter-50pb
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