现在在互联网上搜索AI Agent开发面经，你会得到五花八门的问题。他们从模型数据清洗到某个具体的框架使用细节，从真实案例到开发理论，似乎AI Agent 开发和我所认为的调一调API，写一写Prompt不太一样。 可，事实真的如此吗？ 澄清概念 在解决上述问题之前，我们先对齐一下认知。 职位边界 只谈开发岗位，我们说AI 开发岗位大概可以分为三个层级  基础设施层 模型开发层 应用开发层  基础设施层是大模型以及所有程序运行的底座，模型的计算管理，数据管理，服务，监控都归他们负责。这一类要求有架构能力，大模型与硬件线管知识，属于最硬核的。 模型开发层，比较陷阱。我最近买的一本书《实战AI到模...

楼主的秋招真是异常惨淡，好几个终面/排序挂，北上的很多大厂根本连简历都过不去，最后拿了一个 4399 游戏开发和北京中厂的搜推业务，但都没选，背水一战备战春招。幸好机缘巧合进了在垂类领域比较有名气的 ai startup 公司实习，后续字节，阿里，b 站都主动约了面试，最后也算是终于结束校招了，base 在广州，给的薪资也挺满意的，面试过程比较顺利基本上都是秒过，面经就不发了聊的都是 agent 的实习，去做的也是 agent 后端

今日首蚌，真的很难绷住

真的，现在写代码不接个 AI 辅助一下感觉自己像在石器时代，但今天我是真被坑麻了。背景：最近在折腾一个分布式存储的性能调优（大家懂的，就是那种文档写得含含糊糊、社区也没几个人的库）。遇到个配置问题，查了半天没头绪，顺手丢给了大模型。那个让我破防的瞬间：模型秒回，给了一个看起来极其优雅的配置参数：optimizer.parallel_io_enable: true。我当时还想：“卧槽，这 AI 懂我，这名字起得一看就能解决我现在的 IO 瓶颈。”结果：重启服务： 报错，配置项不存在。查官方文档： 翻遍了整个 Wiki，连 parallel_io 这个词的边儿都没摸着。质问 AI： 它道了个歉，说...