这段时间越来越强烈的一个感受是：现在不少人对 Agent 开发的理解，还停留在“接个大模型接口 + 配几个工具 + 跑个演示页面”这个阶段。但只要项目开始往真实场景走，问题立刻就会从“能不能跑起来”，变成“能不能稳定工作”。也就是说，Demo 阶段拼的是搭建速度，落地阶段拼的是系统能力。真正折磨人的，从来不是那几行 API 调用代码，而是后面一整串工程问题：工具该怎么组织，模型才能正确选用？检索链路怎么设计，召回效果才足够稳定？上下文越来越长时，记忆如何管理？模型一本正经胡说八道时，系统如何收口？想让体验更自然，流式输出该怎么处理？这些才是 Agent 开发真正开始“见水平”的地方。先说一个现...

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

26届本科生，简历写成这样可以吗，毕业回家了过完年来找工作，很迷茫，不知道投什么岗写项目完全离不开ai

一面：自我介绍skills和mcp的区别介绍A2A协议，主要是用在哪些场景 有没有实际应用过代码分析agent是做什么需求的，这种分析是文件粒度还是行粒度 agent进行代码检索是如何实现的，比如提到了某些功能或者是某些报错堆栈，agent是如何查找到的，没有具体行数的话是如何检索呢对RAG了解多少 做知识检索是用哪些方式做检索的 用了哪些中间件 了解过哪些做向量检索的数据库对大数据这边的组件有没有了解线程跟协程的区别描述一下什么是工厂模式操作系统的内核态和用户态都是什么，有什么区别什么是零拷贝 c++里面有哪些封装的接口是零拷贝的简单说一下常用的网络协议，http和rpc的区别，rpc的优势...