agent开发具体是搞什么

Agent开发真的是越来越“无敌”了。过去，软件更多是被动执行指令，而现在的Agent能主动感知环境、分析信息、制定计划、甚至自主完成复杂任务。从智能助理到自动化办公，再到多模态内容生成，Agent几乎可以在各类场景中替代重复劳动，让人腾出更多精力去做创造性的工作。更厉害的是，现代Agent还能不断学习、优化决策，甚至在多人协作中扮演“协调者”的角色。对于开发者来说，它不仅是工具，更像是一个可以持续进化的伙伴。可以说，Agent开发的潜力几乎无限，已经成为推动智能化升级的核心力量。

之前一直走的是前端，后来慢慢对 agent 感兴趣，就开始跟着网上的教程学 RAG、LangChain，也看了一些开源项目。学了一段时间之后，寒假开始投实习，比较幸运，最后顺利去了 深信服做上下文工程相关的实习。这是我第一次真正接触企业级的 agent 系统。最大的感受是： 以前自己做的项目，真的只能算 toy project。真实跑在企业里的智能体，其实一点都不“魔法”。它背后需要大量的中间件、工程化设计和系统架构来兜底，而不是一个 prompt 或一个 demo 就能解决问题。在这个过程中学到了很多之前几乎不会接触的东西，比如 K8s、Pulsar 这种偏基础设施和系统层的技术，也第一次意识到： Agent 落地，拼的不只是模型，而是完整的工程能力。

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

27届后端，刚找到美团的日常实习，但是学长建议可以不去，直接准备暑期，理由是美团日常实习待遇不好，且不能转正。但是我有点怕，我水平一般，找到美团的日常也有很大的运气成分，怕暑期找实习不顺利，最后啥也没找到。😭暑期真的机会很多吗