1. 自我介绍2. 前期用 Milvus，后期切到 FAISS，可能是什么原因？答案：Milvus 更适合服务化、分布式、多租户、海量向量管理场景，提供索引管理、持久化、过滤查询、集群扩展和运维能力；FAISS 更偏本地高性能向量检索库，轻量、可控、部署简单，适合数据规模没有大到必须上分布式、但对延迟和工程可控性要求比较高的场景。如果项目早期用 Milvus，可能是为了快速验证向量库能力，支持元数据过滤和服务化接口；后期切到 FAISS，可能是因为数据量可控、线上环境更希望减少外部组件依赖，或者 Milvus 的运维成本、资源占用、冷启动、版本兼容不符合需求。FAISS 的优势是本地化部署简单...

唉没招了，大厂全是这种吗，双飞真没机会呀！！！

收藏我了是进人才储备池了还是有戏了😂

这个项目就是一份绝佳的“AI Agent开发实战教科书”。它完美地解决了初学者“不知从何下手”的痛点。https://github.com/czl9707/build-your-own-openclaw📊 项目概况速览Build Your Own OpenClaw 是一个手把手教你从零开始构建一个AI Agent（智能体）的教程项目。它通过18个循序渐进的步骤，带你一步步实现一个具备聊天、使用工具、记忆、多平台交互等功能的完整Agent。分析维度具体情况项目价值项目定位顶级教学项目，模仿“Build Your Own X”系列学习路径极其清晰，目标感强技术热门度较高（1.3k Stars），...