面试

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...

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

26届本科，这样的简历春招能拿到offer吗

手把手带你从零搭一个多 Agent 项目，并告诉你做完后能投哪些岗位、简历怎么写。  项目架构：先搞清楚你在做什么 用户输入主题 ↓ 🔍 研究员 Agent （联网搜索 + 整理资料） ↓ ✍️ 写作者 Agent （生成结构化文章） ↓ ✅ 审核者 Agent （检查质量 + 输出最终版） ↓ 输出：完整报告 / 文章  这是一个"自动内容生产系统"——输入一个话题，三个 Agent 分工协作，自动产出一篇完整的分析文章。这类系统在企业里已经在用了，你把它做出来就是一个真实的业务级项目。 第一步：环境准备 系统要求：Python 3.10+，有 OpenAI 或 Cla...