问题1：答了一下Agent的灵活性，比Wrok flow更灵活，步骤是动态决策的等。包括还说了大模型注意力机制的捕捉长距离依赖和并行计算能力带来的理解能力和计算速度的提升。问题2，3： 核心传统行业 VS 行业：参考《Agentic Desgin pattern》书上Agent 质量监控这一章，往 Agent更灵活，需要对轨迹监控，以及要对回答的内容做监控 这两点答。问题4.把分类任务用Lora做微调，降低延迟，成本/提高准确性问题5.引用《Agentic Desgin pattern》 书上的两个模式 Prompt chaining和Multi-agent模式。同时讲了深入分析Agent框架和llm中Function calling交互的debug流程。问题7.为啥用agent不用传统技术，可能想让我结合后端架构讲。问题8.我讲了我之前看的BabyAGI源码，讲述任务规划功能。我想试图把这方向从算法拉回工程。讲了Agent设计的框架。算法题：leetcode找众数，但是可能不存在众数，不存在需要打印-1。

实习下班不想学习，这太正常了！拿我自己来说，之前在b站实习的时候，每天十点上班，要想正儿八经吃个早餐，八点半就得起床。到工位就猛猛干活，精神高度集中，而且中午也休息不了多久，旁边还有mentor在盯着你理论上七点下班，但是正职都十点走，要想转正，至少九点之后走，走早了人家说你态度不积极等到出租屋就快十点了，再洗个澡稍微休息休息就十一点了，根本就没有精力去学习最抽象的是我们组基本不给适应的时间，第二天就开始写需求，mentor还让我周末看代码，强度拉满了

之前有一段时间找工作，遇到了一个在面试前几分钟才发现我是27的,没给我面，但是后面一直在鼓励我呢，说了很多很多

1， 频繁Minor GC-Xmn 新生代大小 增大-XX:NewRatio 老年代和新生代的比例 降低目标：增大新生代，减少minor gc的频率2，Minor GC后，大量对象存活进入老年代-XX:SurvivorRatio s区经常满的情况下，适当减少该比例值，增大s区，减慢对象进入老年代-XX:MaxTenuringThreshold 适当延长对象在s区的时间，比如提升到20次Minor gc后再进入老年代3，老年代经常满，导致频繁full gc优化新生代大小：增大新生代大小，避免因为s区装不下导致的对象提前晋升进入老年代优化晋升策略：-XX:MaxTenuringThreshold ...