二本，

感觉agent目前很火，但又泡沫很大很多人现在推荐走agent可是又觉得agent没有太高门槛尤其是在模型迭代以后很多agent工程可能很快就没有意义了鉴于这种情况校招 agent 岗位该何去何从呢希望大佬指点一下（实习做了些agent，目前拿了agent和后端的offer，感觉AI coding这么强，普通软件开发被冲击得很大，但是agent也没有啥门槛，感觉走到头了。。。）

1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做过的系统架构，别只说用了哪些中间件架构最好按数据流讲，而不是按技术名词堆。入口层是网关、鉴权和限流，业务层负责请求编排、规则判断和状态推进，异步层用 MQ 解耦高峰流量和补偿任务，存储层通常拆成 MySQL、Redis、检索索引和对象存储，旁路再挂监控、日志、配置中心和任务调度。真正有价值的是你能指出瓶颈会出现在哪里，比如检索召回抖动、缓存热点倾斜、下游依赖变慢、消费积压或者数据库回查索引失效。3. RAG 的原理你怎么讲，真正落地时它在系统里承担什么角色RAG 不是“检索一下再回答”这么简单，它本质上是把外部知识注入生成过程，降低模型纯参数记忆带来的不确定...

26届两段实习分别做了java 和python现在想找rust开发，该做些什么项目写在简历里呢？总不能写java 的吧

还在简历上写“会调用OpenAI API”吗？今天推荐一个能让你从众多AI求职者中脱颖而出的硬核项目——Ragas。它不是入门级的“手把手教程”，而是一个被数千家公司使用的专业级AI评估工具。能理解并学习它，将是你求职路上的一大步。📌 这个项目是什么？Ragas 是一个专门用来评估和测试大语言模型（LLM）应用（比如聊天机器人、RAG、AI Agent）性能的框架。简单说，如果LLM应用是产品，Ragas就是给这个产品做“专业质检”的工具。它帮你用数据而非感觉来回答：“我的AI应用表现到底好不好？”项目地址：https://github.com/vibrantlabsai/ragas核心亮点...