大佬们帮看看简历，希望找到agent开发，孩子想转agent

想问下agent项目和简历应该怎么优化

心里话1、打工不要太认真，工作内容及格就行，不要太累。2、保证下班的学习时间，持续学习，很重要！ 上班很多时候是消耗性的输出，下班学习才是给自己的输入。Agent开发和传统开发1、传统前端/后端/客户端在大量裁员。原因是有了ai之后，岗位边界模糊，效率提升。又会做Agent开发，又能开发前后端的牛马，老板当然更满意。2、随着业务形态的转变，传统开发项目减少，对传统程序员的需求自然减少。更多的需求集中在AI产品。Agent开发和传统算法1、总的来说，Agent更偏业务，算法更虚。2、算法也会大量裁员。随着基模越来越强，不太需要stf，rl了。对Agent开发来说，基模越强，反而有更大的想象空间，...

Casdoor 是一个面向 AI 时代的开源身份与访问管理平台，集成认证授权与 MCP/Agent 网关能力。也是GitHub 13kstar的明星项目，与casbin项目高度集成绑定，这个项目也是我目前看到的针对企业级落地AI应用工程化治理的最佳实践。刚把 Casdoor 跑通，我最大的感受是：Agent 真正落地，拼的不是“会不会聊天”，而是“能不能安全调用工具”。很多团队做 Agent 都卡在这一步：工具接得越多，风险越大权限边界不清，出了问题很难定位认证系统和 Agent 系统分裂，运维越来越乱Casdoor 这点很实用：它把 Agent 应用（MCP/A2A）+ MCP 网关接入 + 工具级权限控制 + 统一认证（OAuth/MFA） 放在一个平台里。说人话就是：让 Agent 不只是“聪明”，而且“可控、可管、可上线”。如果你在做 AI 应用、企业智能助手、多 Agent 协作，真的建议看下这条路线。下一波 Agent 竞争，核心不是模型参数，而是工程化治理能力。项目地址放在这里了:https://github.com/casdoor/casdoor

1. 自我介绍2. 介绍下项目，重点讲架构、关键设计和线上问题3. Agent 的上下文窗口不够时，长短期记忆应该怎么分层设计长短期记忆不能简单理解成“最近消息”和“很久以前的消息”。更合理的设计是把状态拆成三层：工作记忆负责当前回合执行所需的最小上下文，摘要记忆负责阶段性中间结论，长期记忆负责稳定事实、偏好、任务状态和关键证据索引。这样做的好处是短链路推理不会被旧噪声拖死，而长任务又能在需要时按状态检索历史事实。真正难的不是分层本身，而是写入和召回策略。不是每条消息都值得进长期记忆，通常只把高价值、可复用、低歧义的信息写进去，比如用户偏好、外部工具执行结果、关键约束、任务完成状态。否则记忆库...