2026年是 Agent 技术全面落地的一年，身边越来越多的小伙伴开始关注 Agent，想要系统学习，但却卡在了起点：   零基础：面对 AI 圈不断出现的新概念，不知道从哪开始下手；   无实战：看了一堆思维链、自我意识、驾驭工程等的概念，真写代码时还是一头雾水；   文档坑：优质项目多是英文文档，找不到成体系的国内教程。   在 GitHub 上搜 Agent，仓库成百上千，到底哪个才适合新手？别慌，项目贵精不贵多，今天给大家推荐两个 「适合中国宝宝体质」 的硬核开源项目。 一个帮你快速祛魅，看清 Agent 的极简本质；一个带你系统进阶，掌握完整的工程链路。 1. 入门：Learn Cl...

春招求救😭，一个面试都没接到

本人bg为末九本，目前力扣hot100过了一遍目前在刷面试150，算法能力不太行，八股过了一遍。从3.9号开始陆续投简历，主要是官网投得多，中间几家大厂因为太菜笔试没过，其他不是简历挂就是一直在初筛，ssob上发了消息不是已读不回就是看都没看。在ssob上投还是在官网投面试机会大？另外我是不是简历有问题？希望各位大佬能给我和我点建议 从开始到现在已经一个月了一个面试机会都没有，已经没招了引流：美团，字节，pdd，腾讯，阿里

1.问实习2. 项目拷打3. LLM 落地部署有什么好用的 trick？答案：现在 LLM 落地里，很多时候改模型不如先改数据和链路。第一步是把线上 badcase 分桶，区分是检索错、提示词错、模型能力不足、工具返回错还是数据源脏；第二步是做数据闭环，把高频错误变成 SFT、偏好对、规则样本或者评测集；第三步是做推理侧优化，比如 KV Cache、continuous batching、量化、prefix cache 和路由小模型。比较实用的 trick 是不要盲目微调整个模型。很多业务问题是知识更新、格式不稳、证据引用错，这些更适合通过 RAG、结构化输出、后校验和数据清洗解决。只有当错误...