想进入 Agent（智能体）开发，核心不是学某一个“工具”，而是搭建一整套能力组合。首先是基础编程能力，优先选择 Python，熟悉常见库和基本工程结构。其次要理解大模型的基本原理和使用方式，比如提示词设计、上下文管理、函数调用等，这些是 Agent 的核心交互方式。再往上，需要掌握一些常见框架，比如 LangChain 或 AutoGPT，它们能帮助你快速搭建具备“思考+行动”的 Agent。同时，还要了解向量数据库来实现记忆和检索能力。最后，也是最关键的一点：工程能力。包括如何设计工具调用、如何处理错误、如何让 Agent 稳定运行。真正有价值的 Agent，不是能跑 demo，而是能在真...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

😭找不到实习

1.先简单自我介绍一下吧？2.你实习中这个项目的落地会经过那些过程？3.你讲一下你最近这段实习主要负责的事吧？（四会）4.你简历上写了你掌握这个JMM和JVM，说一下他们的区别吧？5.有了解过SpringAop的实现原理吗？6.你谈到了SpringAOP的实现机制，那你讲一下cglib和jdk的区别，以及他们的效率哪一个更好？7.常见的垃圾回收器有哪些？8.zgc有了解过吗？9.将一下这个双亲委派机制吧，他有什么作用？10.这个双亲委派机制它涉及到了那些类加载器？11.我对你简历上这个AI项目比较感兴趣，你能谈一下吗？12.你上面说用到了很多技术RAG，这个RAG他是什么？13.RAG工作流程...