智己的Agent开发要去吗

想入行 AI Agent,需要一套完整技术栈。首先要掌握大模型基础、提示词工程、上下文记忆管理；其次学习工具调用、函数调用、RAG 知识库检索增强；再深入 Agent 工作流规划、多轮推理、任务拆解与反思迭代；同时熟悉 LangChain、LlamaIndex 等主流框架，掌握向量数据库、API 接口开发、流程编排与调试优化。

2026年是 Agent 技术全面落地的一年，身边越来越多的小伙伴开始关注 Agent，想要系统学习，但却卡在了起点：   零基础：面对 AI 圈不断出现的新概念，不知道从哪开始下手；   无实战：看了一堆思维链、自我意识、驾驭工程等的概念，真写代码时还是一头雾水；   文档坑：优质项目多是英文文档，找不到成体系的国内教程。   在 GitHub 上搜 Agent，仓库成百上千，到底哪个才适合新手？别慌，项目贵精不贵多，今天给大家推荐两个 「适合中国宝宝体质」 的硬核开源项目。 一个帮你快速祛魅，看清 Agent 的极简本质；一个带你系统进阶，掌握完整的工程链路。 1. 入门：Learn Cl...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. 在做 AI Agent 这个项目时，你是手写代码，还是用 AI/Web Coding 方式做的？2. 灵魂拷问：在 AI Coding 越来越强大的今天，你认为作为一个刚毕业的研发同学，你未来的核心价值是什么？如果要在项目中承担责任，你具体要做什么？3. 针对你自己练手的 agent项目，你当初是怎么搭框架、做迭代的？心路历程是怎样的？agent项目深挖1. 你的召回率打分优化（向量 + BM25 + Rerank），有参考成熟的原型工具吗，还是自己想的逻辑？2. 引入 Rerank 后召回率达到了 95%，那你分析过剩下的 5% 没召回会是什么原因吗？3. 除了库的建设和分片，RAG 模块还有什么其他优化吗？4. 请求全链路剖析：一次会话请求，从用户发出一句话，到最终模型返回，中间经历了什么样的过程？涉及到哪些类的调用和流转信息？5. 你是怎么理解 ReAct 模式的？它跟普通的大模型聊天有什么本质区别？6. 工程落地推演（天气 Agent 场景）：如果让你基于 ReAct 架构构建一个“天气问答智能体”，你需要开发哪些类和功能模块？

1. 自我介绍2. Transformer 里 Attention 的本质是什么，为什么它适合 Agent 场景Attention 本质上是在做动态加权的信息选择，模型不是把所有上下文平均看，而是根据当前 query 去分配不同 token 的影响力。它的优势在于能处理长距离依赖，并且支持内容寻址，这对 Agent 场景很关键，因为 Agent 经常要从长历史、工具返回和外部知识里挑出当前最有用的信息。真正落地时，Attention 的问题不在“能不能看远”，而在“看得太多以后会不会被噪声拖偏”。3. 在多轮对话 Agent 中，Attention 的局限性体现在哪些方面局限性主要体现在三个地...