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...

投了200份简历，经过7次面试后，还是被cetv捞了，虽然之前就听说c厂是天坑，但想了想第一份实习就算了，干1-2月跑路算鸟，再好好准备暑假去实习

想找个暑期实习，求大佬们拷打简历

2026年03月13日 滴滴-网约车平台全程40分钟一、项目与实习经历索引与效率平衡：在将数据存入 ES（Elasticsearch）时，是如何平衡索引力度和查询效率的？有没有做冷热分离等策略？Agent交互模式：堆栈分析到代码定位的链路中，与大模型的调用是单轮还是多轮（Auto-agent）？为什么这么选择？Prompt设计：你的 Prompt 是怎么设计的？准确率评估：诊断 Agent 的准确率是如何评估的？有没有办法将这个验证流程也自动化？幻觉与长文本问题：有没有遇到过大模型产生幻觉（定位错误代码）的情况？如果遇到文件过长超过上下文窗口限制，你会怎么解决？二、场景设计题（司机智能接单助手...