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...

   😅? 

最近投了几下都约不到面😨😨还是太菜了😓😓😓哥哥们有啥意见😢😢

最近在学习Agent项目时，踩了很多坑，也有了很多体会，以下是笔者的一些见解。第一，必须具备完整的工程后端体系很多 AI 项目在实现时只关注 Prompt、工具调用或者 Agent 流程，但却忽略了系统工程本身。然而在企业环境中，AI Agent 本质上仍然是一个应用系统，它需要具备完整的后端架构，包括 API 服务层、数据库设计、会话管理、日志系统、错误处理，完善的兜底机制以及高并发处理能力等。如果一个项目只展示模型能力而忽略系统工程能力，那么在面试官眼里往往会被认为只是一个 Demo，而不是一个可以上线的产品级系统。第二，不能只是简单调用框架，而应该具备真正的 Agent 系统能力现在很多...