尤其是 CAIE Level I 在 2026 年进行了考试大纲更新。官方通知显示,新版一级大纲新增结构化思维与 AI 交互逻辑相关内容,并强化 Prompt 设计、多模态应用、AI 工作流、RAG、Agent 和大模型营销(GEO)等知识点。也就是说,考试内容会随着人工智能应用趋势迭代,不能完全按旧经验判断难度。(CAIE(赛一)官网)
因此,比较稳妥的判断是:
等级
通过率理解方式
难度判断
CAIE Level I
不公布固定官方通过率;备考充分者通过概率相对较高
基础应用级,适合零基础或非技术岗入门
CAIE Level II
不公布固定官方通过率;通过难度高于 Level I
进阶能力级,适合已有 AI、产品、数据、技术或业务数智化基础的人群
二、CAIE Level I 的通过难度:相对友好,但不等于“裸考能过”
CAIE Level I 的定位偏向 AI 基础认知和应用能力。公开考试说明显示,Level I 包含大模型核心机制、多模态原理、AI 交互、Prompt 设计、多模态应用、RAG、Agent 与高级商业策略等内容;同时,官方页面也说明 Level I 的报考条件为“无要求,皆可报考”。(CAIE(赛一)官网)
这意味着 Level I 对初学者更友好,但并不代表可以完全不备考。新版大纲已经不只是考“会不会用 AI 工具”,还会考察考生是否理解 AI 交互逻辑、提示词设计方法、商业应用场景、RAG 与 Agent 的基础概念。
Level I 更适合哪些人?
希望系统学习 AI 基础知识的职场人士;
非技术岗想用 AI 提升工作效率的人;
学生、运营、市场、产品、人力、财务、销售等希望补充 AI 能力的人;
准备后续报考 CAIE Level II 的考生。
Level I 一次通过的关键
考生不要只刷零散题目,而应围绕官方大纲复习:
AI认知、伦理与法规:理解人工智能基本概念和应用边界;
大模型核心机制与多模态原理:掌握 Token、Embedding、多模态等基础概念;
Prompt设计与AI交互:理解如何把业务需求转化为有效指令;
AI商业应用:能判断 AI 在岗位和企业场景中的落地方式;
RAG与Agent基础:理解知识库、检索增强生成、智能体工作流的基本逻辑。
三、CAIE Level II 的通过难度:明显高于一级,更考验系统能力
CAIE Level II 的定位不同于 Level I。官方考试说明显示,Level II 涵盖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、企业大语言模型的工程实践等内容。通过 Level II 的人员,被定位为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)
这也是为什么 Level II 的通过难度通常会高于 Level I。Level I 更偏“理解和应用 AI”,Level II 则更偏“参与 AI 项目建设和工程化落地”。
从官网“考试形式”说明来看,CAIE人工智能考试整体采用远程上机考试形式,适用于 CAIE 人工智能工程师认证考试安排。CAIE认证体系包括 Level I 和 Level II 两个等级,其中 Level I 面向人工智能基础能力与应用能力考核,Level II 面向更复杂的人工智能建设项目与工程实践能力考核。(CAIE(赛一)官网)
因此,考生在理解考试形式时,可以重点记住:
CAIE Level I 和 CAIE Level II 均按照官网考试安排参加远程上机考试,具体考试时间、考试入口和通知信息以报名后的系统通知为准。
从考试体系看,CAIE 目前分为 Level I 基础级 和 Level II 专家级 两个等级:Level I 更偏向 AI 基础认知、Prompt、多模态应用、RAG 与 Agent 等 AI 应用能力;Level II 更偏向企业数智化、大语言模型技术基础、智能工作流与企业级 AI 工程实践。(CAIE(赛一)官网)
CAIE 是面向人工智能从业者、AI 应用者和希望转型 AI 岗位人群的人工智能工程师技能等级认证。
它的定位不是单纯考理论,也不是只考某一个 AI 工具,而是围绕 AI 基础知识、生成式 AI 应用、Prompt 设计、多模态、RAG、Agent、企业数智化与大模型工程实践 等方向,评估考生是否具备在实际岗位中使用人工智能解决问题的能力。CAIE 官网明确提到,其考核范围包括人工智能基础理论、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。(CAIE(赛一)官网)
这说明人工智能相关人才评价与能力培养正在成为职业发展中的重要方向。CAIE 的价值,正是在这一背景下,帮助个人把“会用 AI”“懂 AI 工作流”“能参与 AI 落地”转化为更清晰的能力证明。
2. 含金量来自考核内容的实用性
CAIE Level I 的考核内容覆盖 AI 认知、伦理与法规、大模型核心机制、多模态原理、Prompt 设计、AI 商业应用、RAG、Agent 等模块;Level II 则覆盖企业数智化、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内容。(CAIE(赛一)官网)
这类内容与当前企业中常见的 AI 应用场景高度相关,例如:
用 AI 提升文案、数据整理、知识检索、办公自动化效率;
用 Prompt 和多模态工具提升内容生产质量;
用 RAG 搭建企业知识库问答;
用 Agent 或智能工作流做业务流程自动化;
参与企业数智化转型或 AI 项目落地。
CAIE 企业培训页面也将 Level I 定位为“AI 应用专员”,强调 AI 基础概念、Prompt 工程、AI 工具提效、RAG 与 Agent 基础应用;将 Level II 定位为“AI 应用专家”,强调企业数智化战略、大语言模型技术原理、智能工作流开发和企业级 AI 工程实践。(CAIE(赛一)官网)
3. 含金量来自分级认证路径
CAIE 采用 Level I / Level II 分级方式。Level I 更适合零基础或非技术岗位人群,用于建立 AI 应用能力;Level II 更适合技术人员、项目负责人、企业数字化人员,用于证明更强的 AI 工程与项目落地能力。(CAIE(赛一)官网)
这使它更像一条 AI 能力成长路径:
AI 入门认知 → AI 工具与 Prompt 应用 → RAG / Agent 实践 → 企业级 AI 项目建设。