博世中国内推码

引言大部分人简历上写的 Agent 项目，技术链路是这样的：接收用户输入 → 调 LLM → 解析工具调用 → 执行工具 → 返回结果。这是 Agent 的"最小可用版本"，能跑通，但没有任何区分度——2026 年了，跟着任何一个教程都能搭出来。尤其 RAG 相关的大家已经觉得烂大街了，评论区也有同学吐槽真正让面试官觉得"这个人做过真东西"的，是那些教程里不会教、但生产中必须解决的进阶问题。以下逐个拆解。一、Agent Harness：Agent 不是一个模型调用，是一个运行时是什么：Agent Harness 是 Agent 的"执行骨架&q...

offer审批等了三天今天终于下来了，一个不好的消息就是暑期变日常了，但是hr说还是可以转正，感觉转正机会还是很渺茫的听说也是晚上十点十一点下班

1. 你怎么理解 Agent，和普通大模型问答最大的区别是什么？答：普通大模型问答更像是“你问我答”，核心是根据上下文生成一段自然语言。Agent 不一样，它更像一个会做事的系统，除了生成文字，还要能理解任务、拆解步骤、调用工具、读外部信息、根据执行结果继续往下走。所以 Agent 的重点不是“模型会不会说”，而是“模型能不能在复杂任务里做对决策”。比如普通问答模型适合解释概念，Agent 更适合处理像“帮我查一下某个信息，再结合文档输出结论，最后按固定格式返回”这种任务。如果放到手机或系统场景里，Agent 往往还要接系统能力、应用能力和设备能力，这就不再只是聊天了。2. 你如果做一个手机端...