最近在准备校招，研究了一堆AI Agent相关材料，把最有用的几篇整理出来分享给大家。 如果你也在准备AI方向的岗位，这些思路应该对你有用。 📚 必读材料整理 1️⃣ Agent架构必知：从 Prompt 到 Context  来源：阿里云开发者社区  Agent技术的本质升级：Prompt是静态任务入口，Context是动态智能基座。 三阶段架构升级：  V1.0：单一Prompt驱动 V2.0：工具调用 + RAG增强 V3.0：多智能体协同 + 动态Context管理  面试高频考点：记忆管理、推理策略、工具编排、多智能体协作框架 2️⃣ 智能体如何“看懂”界面，精准找到“人想要”的对...

面对 LLM、AI Agent、Prompt 工程、AI 产品这些热门方向，我最推荐新手从大模型应用落地入手。它门槛友好、上手快，先吃透 Prompt 工程，再学简单 AI Agent 搭建，不用死磕底层算法也能做出实战 demo。求职时，有完整小项目比空泛理论更吃香。建议零基础同学先聚焦应用落地，用 LangChain 做小工具，边练边攒作品集，精准匹配校招实习岗，轻松避开盲目学习的弯路。

企业级前端工程化的本质，是把"人肉重复、靠经验兜底"的开发方式，收敛成可复用、可度量、可演进的一套体系。从零搭建前端时，先想清楚要解决什么、要什么结果，再选工具和流程，会少走很多弯路。 工程化主要针对三类问题：  把这三块从"人治"变成"机制"，工程化才算真正落地。 落到团队层面，能带来几件事。流程上，标准化、能自动化的尽量自动化，关键环节可以借 AI 提效，结果上，开发成本下来、迭代速度上去，代码质量和可维护性提高，bug 和线上风险更容易被提前拦住。这些都不是单点工具能完成的，需要从需求到上线的整条链路一起设计。 接下来我们按常见...