AI基础知识大模型基础核心概念：LLM（大语言模型）、Token、上下文窗口、Embedding、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）。关键能力：文本生成、代码生成、多模态理解（文生图 / 文生视频）、知识问答。前端视角：如何通过 API 调用模型、如何处理流式输出（SSE/WebSocket）、如何优化 Token 消耗。Agent 与 RAGAgent：能自主规划、调用工具、完成复杂任务的 AI 实体（如 Coze 扣子、TRAE）。RAG（检索增强生成）：结合私有知识库，让大模型回答更精准、可控。前端视角：如何设计 Agent 交互界面、如何展示 RAG 检索过程、如何做多轮对话管理。多模态 AI核心：文本、图像、音频、视频的融合生成与理解（如剪映的 AI 生成、实时交互）。前端视角：Canvas/WebGL 渲染、WebRTC 实时流、WebGPU 加速、多模态内容预览与编辑。

前言这是我的agent系列文章的第2篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。做 AI Agent 开发，总被 Function Calling、MCP、Skills 这三个概念绕晕？其实三者层层递进，MCP 和 Skills 都基于 Function Calling 打造，只是解决的实际问题不同，二者甚至并非互补，而是核心竞争关...

双非本，考研失败大概率在复试线边缘，之前做过了黑马点评和牛券的项目，但现在忘了很多，求助各位大佬，春招我应该怎么走，双非学历应该找哪些岗位，应该转测试或找国企吗真心求助！

虽然今天还是 0 面试，邮箱里依然静悄悄，但我必须狠狠夸夸自己。我没有因为暂时没结果就摆烂躺平，没有看着别人的 offer 焦虑到摆烂，更没有放弃春招。今天的我，对着 JD 一份一份改简历，精准投出了 15 份完全匹配的岗位，没有盲目海投；刷完了 10 道算法题，啃完了 Redis 的高频八股文，把简历上的项目又重新复盘了一遍；甚至还整理了新的春招岗位表，标记好了下周要投的国企和银行。0 面试又怎么样？春招是持久战，不是百米冲刺。我没有因为暂时没回音就停下脚步，依然在一步一个脚印地往前走，这份不放弃的韧劲，就值得被狠狠夸奖。夸夸今天的自己：你只管认真往前走，属于你的面试邀约，一定在路上了。