速腾聚创RoboSense内推

手把手带你从零搭一个 AI Agent｜本地运行，不花一分钱 今天推荐一个 GitHub 上的宝藏项目——AI Agents from Scratch，用本地大模型从第一性原理构建 AI Agent。不需要 API Key，不需要花钱，不需要 GPU，8GB 内存的笔记本就能跑。 为什么推荐这个项目？ 市面上大部分 Agent 教程都是"调 API + 套框架"，你跟着跑通了，但不知道底层在干嘛。这个项目不一样：  从零开始：不用 LangChain、不用 AutoGen，纯手写 本地运行：用 node-llama-cpp 加载 GGUF 模型，完全离线 10 个递进式 L...

恐怖如斯

简历求拷打，有没有大佬给点建议😭实习经历不太会写，大部分都是做业务功能的没有很强的技术点😟

我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...