最近在学习Agent项目时，踩了很多坑，也有了很多体会，以下是笔者的一些见解。第一，必须具备完整的工程后端体系很多 AI 项目在实现时只关注 Prompt、工具调用或者 Agent 流程，但却忽略了系统工程本身。然而在企业环境中，AI Agent 本质上仍然是一个应用系统，它需要具备完整的后端架构，包括 API 服务层、数据库设计、会话管理、日志系统、错误处理，完善的兜底机制以及高并发处理能力等。如果一个项目只展示模型能力而忽略系统工程能力，那么在面试官眼里往往会被认为只是一个 Demo，而不是一个可以上线的产品级系统。第二，不能只是简单调用框架，而应该具备真正的 Agent 系统能力现在很多...

无八股无算法，基本都在聊天，给业务场景问思路1-公司在做一个业务，类似于做个智能ai（有接入知识库）能实时跟达人（类似于抖音、小红书上推荐产品实际打广的博主）推荐产品，要求能灵活应对、实时回答达人的问题，能通过调整销售策略吸引达人合作，你觉得能怎么实现？2-聊到他有个朋友买了很多个api的pro版，直接把api写到一个网站，供整个公司的人用，问我怎么看，我的ai对话项目是这样实现的吗3-公司这个智能ai是用sse实现的，如果用的人很多可能导致ai回复得慢，能怎么优化？4-ai回复得慢，达人可能没耐心、情绪不好，发表不好言论，能做什么优化应对这种问题？5-ai接入的知识库尽管已经算比较完善，但现...