Agent 与大模型开发相关详细展开复杂任务编排能力，具体是解决什么问题，做了一些什么工作？在什么场景下适合用简单的 Agent 去解决问题，什么场景下适合在 Agent 内部做复杂的链路编排？在复杂的 Agent 编排中，如何控制传递的上下文内容，保证既传递了有效信息，又不会因为传递过多而干扰大模型的注意力？Plan-Execute-Replan 模式相当于一个循环，如果问题一直不能解决，它会陷入死循环一直迭代吗？在实际使用中，有没有遇到过上下文窗口被撑爆（溢出）的情况？你是如何管理上下文窗口的？RAG 召回的内容和 Agent 提取的长期记忆（Memory）之间需要做什么划分？什么样的内容...

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

无意间刷到这个提问 “211 数据科学与大数据技术专业想做项目，不知道做什么？”  给同bg的同学整理了一些26年至少是上半年值得做的项目方向👇  方向一：AI Agent / RAG（最推荐） 2026 年是 AI Agent 爆发年。企业对"能用大模型做事的人"的需求远超供给。 学习级项目（先跑通理解原理） 1. AI Engineering Hub  地址：github.com/patchy631/ai-engineering-hub 内容：LLM、RAG、AI Agent 实战教程合集，有详细 Notebook 适合：从零开始，跟着做就能理解 RAG 全链路  2...