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...

今日首蚌，真的很难绷住

会议室里安静了两秒。 导师抬起头，看了我一眼："你确定？这是给业务线准备的架构方案，涉及分布式事务和缓存一致性，你才来两个月。" "我确定。"我打开电脑，投屏上已经准备好了PPT。 "这次我们要解决的是订单系统在大促期间的性能瓶颈。现有架构在QPS超过5万时会出现响应延迟飙升的问题。" 我翻到第二页："我调研了三种方案——本地缓存+MQ异步、分布式缓存+读写分离、CQRS模式。经过压测对比，我建议采用第二种方案，配合熔断降级机制。" 业务线的技术负责人问："为什么不用CQRS？理论上它更适合高并发场景。&...