引言大部分人简历上写的 Agent 项目，技术链路是这样的：接收用户输入 → 调 LLM → 解析工具调用 → 执行工具 → 返回结果。这是 Agent 的"最小可用版本"，能跑通，但没有任何区分度——2026 年了，跟着任何一个教程都能搭出来。尤其 RAG 相关的大家已经觉得烂大街了，评论区也有同学吐槽真正让面试官觉得"这个人做过真东西"的，是那些教程里不会教、但生产中必须解决的进阶问题。以下逐个拆解。一、Agent Harness：Agent 不是一个模型调用，是一个运行时是什么：Agent Harness 是 Agent 的"执行骨架&q...

27届，投实习  

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

1、make_shared 了解过吗？答案：了解。make_shared 本质上是用来创建 shared_ptr 的工厂函数。和直接 shared_ptr<T>(new T(...)) 相比，它通常只做一次内存分配，把对象本体和控制块放在一块连续内存里，所以性能更好，缓存局部性也更好。另外它异常安全性也更强，像复杂表达式里直接 new 可能在构造 shared_ptr 前抛异常，make_shared 可以避免这种问题。但它也不是所有场景都适合。比如对象特别大、你希望对象和控制块分开释放，或者需要自定义删除器，那就不一定用 make_shared。因为只要还有 weak_ptr 持...