许愿下周的offer➕2

引子：三句话，我决定要他了最近团队业务扩张，所以有一些HC，我也因此成了“兼职面试官”，每天都在跟不同的候选人打交道。面得多了，一些有意思的现象就浮现了出来。这篇文章，就是我最近的一些观察和思考。有天晚上，我面试了两个同样有三年工作经验的工程师，都问了同一个问题：“谈谈你做过的最复杂的项目或者说你认为最有价值的项目？”第一个候选人滔滔不绝，讲了足足15分钟，从微服务架构的拆分一直聊到Docker的容器化部署，各种技术名词甩得飞起。可一旦循着问题深入提问，他就支支吾吾，东扯西扯，答非所问了，最后我在面试记录上默默记下：“技术面广，但深度不够，理解浮于表面，不太合适，pass。”第二个候选人听了我...

之前以为这种情况都是网上开玩笑的，现在真让我遇到了

大模型Agent的演进：从Prompt到Context的技术路径 大模型Agent的核心能力在于对复杂任务的动态理解和执行，其技术演进经历了从静态Prompt到动态Context的转变。以下从技术角度分析这一演进过程的关键节点和方法。 Prompt Engineering的早期探索 早期的Agent依赖精细设计的Prompt模板，通过自然语言指令引导模型行为。典型方法包括：  指令模板：通过固定句式（如“请以JSON格式输出”）约束输出结构，但灵活性差。 Few-shot示例：在Prompt中嵌入输入-输出样例，引导模型模仿行为，例如： # 示例：文本分类任务的Few-shot Prompt ...