舜宇光学中山

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...

base:深圳民办本科找软测春招，简历求指点

"这条红线是谁加的？" 技术评审会上，tech lead 指着监控大盘上一条醒目的红色基准线问道。 我举了举手："是我加的。" 会议室里安静了两秒。 "为什么要加这条线？" "因为我发现我们的服务响应时间 P99 一直在 200ms 上下波动，但没有明确的优化目标。我查了下行业标准和用户体验数据，150ms 是一个比较合理的阈值。所以我在监控上加了这条红线，提醒自己还有优化空间。" tech lead 看了我一眼，然后笑了："那你打算怎么把它压下去？" 我打开笔记本，开始讲我这两周的分析结果。 ...