这段时间越来越强烈的一个感受是：现在不少人对 Agent 开发的理解，还停留在“接个大模型接口 + 配几个工具 + 跑个演示页面”这个阶段。但只要项目开始往真实场景走，问题立刻就会从“能不能跑起来”，变成“能不能稳定工作”。也就是说，Demo 阶段拼的是搭建速度，落地阶段拼的是系统能力。真正折磨人的，从来不是那几行 API 调用代码，而是后面一整串工程问题：工具该怎么组织，模型才能正确选用？检索链路怎么设计，召回效果才足够稳定？上下文越来越长时，记忆如何管理？模型一本正经胡说八道时，系统如何收口？想让体验更自然，流式输出该怎么处理？这些才是 Agent 开发真正开始“见水平”的地方。先说一个现...

27届双非本科，软件工程专业，想找前端开发和全栈开发，投简历才发现找工作有多难，正在备考系统架构师，准备考公试一下吧。有没有人可以帮忙看看我的简历，有哪些需要修改的地方。感谢

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

今天得空review了一下昨晚的笔试，AI研发方向的，整体上有一定的难度，感觉自己答得还可以吧，期待给个面试机会 20 道选择 + 3 道编程 + 1 道 Prompt，T1 签到，T2 贪心一眼秒，T3 是个数位 DP 有点东西，T4 Prompt 题考的是让 AI 算出租车费。 选择题概览 选择题一半 AI 一半 CS 基础，AI 方向的占比还是挺高的。 AI/Agent 相关的大概考了这些：Transformer 的 teacher forcing 训练推理差异、MHA/MQA/GQA 注意力机制对比、LangChain 和 LangGraph 的关系、ReAct 的机制边界、multi...