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...

我发现可以通过教培指数来判断一个学校的就业水平，即该校教培入职应届生人数➗该校当年应届生总人数，该指数越大说明学校就业越烂，还可以分别计算各个学院的就业水平😄。华理今年的该指数目前为0.09（根据新东方、猿辅导、作业帮、有道、学大、昂立与学而思教师总人数之比近似计算各机构在华理录取人数）哪位教培hr能给各92排个名让高考生避雷一下。😄

只招目前在公司所在地的吗？

如图，最近刷xhs竟然刷到了某团给大量校招生背C...看完了之后有点震惊，如果是几个校招生那可能是个别组的问题，但是大批量校招都出现过这种情况可以理解为公司效益的问题了。也难怪，去年外卖大战的确给美团带来不少亏损，今年财报也是一塌糊涂。回想当年我们刚入行的时候，像去哪儿这种公司还会把校招组织起来培训，生怕你写不出代码，但是放在现在，像字节、得物、小红书等，都是要求你来了之后马上上手，只能说今时不同往日，互联网现在都在卷增量了。从笔试到面试，到谈薪、入职、试用期、绩效，跟对老板，少做垃圾活，每一步都很重要，但是按照现在的环境来看，每一步都走对不太容易。