华为爸爸又给了一次做人的机会

我头一次听这个问题的时候，寻思，这不简单，现在模型的上下文那么老长，“用向量数据库存历史对话，每次检索相关内容拼进去”，不就得了。然后过年吃饭和一个做算法的同学聊到这里，他告诉我，这样回答根本拿不到分。1.先看GPT咋做的前阵子网上比较火的一个帖子，有开发者通过对话实验，把ChatGPT的记忆机制逆向了出来。结果挺让人意外的，整套系统没有向量数据库，没有RAG，没有 Embedding 召回，甚至连相似度匹配都没做。就是四层纯结构化设计，干干净净。我当时也疑惑：GPT又不算Agent，这个例子能说明什么？你先罚一杯！ChatGPT的确是对话产品，不是严格意义上的Agent。但它的Memory设...

第一个月，误闯天家，觉得自己很废物，每天都是emo到谷底第二个月，好像自己会一点了但是工作的思路不对应该先完成需求，再掌握模块的整体框架，再学习整个项目第三个月  世界就是草台班子

面试官人很好，一点都不压力，比较愉快。1. 自我介绍2. 项目介绍3. 项目里队列消费和线程池的作用+线程池相关八股4. ThreadLocal怎么使用的+相关的八股5. gRPC 和 http分别有什么用？两者有什么区别6. redis限流怎么做7. 算法题算法题只写出来一种实现方法，第二个思路有了，但最后时间不够结束了😔感觉问的不多，不会是KPI吧🥹

下面这些词你认识几个？面试的时候被问到，能不能每一个都流畅的讲明白？ 所谓智能体，其实是由所有"不需要智能"的部分拼凑而成的；那些花里胡哨的新概念，大多不过是新瓶装旧酒。  涉及关键词： LLM Prompt Context Memory Agent RAG Function Calling MCP Skill Sub-Agent 💡 先清空大脑 忘掉你已知的一切，跟着故事线走--你会发现这些概念都是从同一个起点，一步步生长出来的。 🧠 第一步：语言模型长大了 一切混乱的起点，是这个古老的东西——语言模型。早期的小模型基本上是个智障，只会简单的文字接龙。不知道合不合适，...