现在在互联网上搜索AI Agent开发面经，你会得到五花八门的问题。他们从模型数据清洗到某个具体的框架使用细节，从真实案例到开发理论，似乎AI Agent 开发和我所认为的调一调API，写一写Prompt不太一样。 可，事实真的如此吗？ 澄清概念 在解决上述问题之前，我们先对齐一下认知。 职位边界 只谈开发岗位，我们说AI 开发岗位大概可以分为三个层级  基础设施层 模型开发层 应用开发层  基础设施层是大模型以及所有程序运行的底座，模型的计算管理，数据管理，服务，监控都归他们负责。这一类要求有架构能力，大模型与硬件线管知识，属于最硬核的。 模型开发层，比较陷阱。我最近买的一本书《实战AI到模...

学院本真的没希望了吗😭秋招0offer，投了也石沉大海，求各位佬指点一下😭

嵌入式怎么这么难找实习？？投了几百份了一个面试没有 ，已经大四了，真的找不到，有没有大佬帮我看看这份简历有没有问题，有没有什么需要修改的地方。投了很多基本不回

1. 介绍一下你做过的最有挑战性的项目，遇到了什么技术难点，是如何解决的？我之前参与过一个电商订单系统的开发。最大的挑战是在促销活动期间，订单量暴增导致系统响应变慢，甚至出现超卖问题。技术难点主要有三个：高并发下的库存扣减：最初使用的是先查询库存再更新的方式，存在并发问题。我们改用了乐观锁方案，在更新时加上版本号判断，同时在数据库层面使用UPDATE ... WHERE stock > 0的原子操作，确保不会超卖。数据库压力过大：引入了Redis缓存热点商品库存，使用Lua脚本保证扣减的原子性。同时对订单表做了分库分表，按用户ID哈希分散到不同的数据库实例。消息堆积问题：订单创建后需要发...