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...

恐怖如斯

五分钟后，导师回复了一个链接。 我点开一看，是一份长达三页的代码review文档，从架构设计到边界条件，从性能优化到可读性改进，每一条都标注了具体的修改建议和参考资料。 最后一行写着："这种分布式锁的实现方式在高并发场景下会有问题，建议周会时我们一起讨论下更优的方案。" 我愣了几秒，然后在群里打字：  "导师，这也太详细了吧……您花了多久？"  导师秒回：  "十分钟。在PDD，我们对代码质量的要求就是这样。你现在写的每一行代码，将来都可能要承载千万级QPS的流量。"  那天晚上，我把那份review文档打印出来，贴在了显示器旁边。 ...