推荐一个AI Agent项目⭐

从零构建全栈AI智能体 最近在GitHub上发现了一个非常适合大学生上手的AI Agent开源项目：agent-craft，111 star，纯中文教学，从最基础的LLM调用到完整的多智能体部署，15个模块手把手带你做。  仓库地址：https://github.com/Annyfee/agent-craft  为什么推荐这个项目？ 1. 学习路径清晰，从零开始 不需要你有AI开发经验，从"怎么调用一个大模型API"开始教，一步步到能自己搭一个完整的智能体系统。 2. 代码全部可运行 每个模块独立目录，注释清晰，clone下来本地一键跑通，不是那种"看完还是不会动...

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1.OCR的原理2.PPO DPO对比、各自的原理、简单手搓、各自优势及常见应用的情况3.Transformer Self-Attention的公式和手搓，Multi-Head原理4.RAG基本步骤5.SQL增删查改操作在几种常见情况下的时间复杂度，基础存储方式【Agent经历拷打】1.Agent在不同客户的需求情况下、分别选用什么模型。常见情况： 做知识图谱、Chatbot、辅助企业生成可视化的数据或报表、智能客服和商品推荐等2.是否增加了pre-run判断 用什么模型和实现方式3.如何判断选用单一稳健强大的模型 ，还是说用多个轻量、侧重和优势点不同的小模型 应用在整个pipeline的不同节点中

1. 内容缺失问题是什么？内容缺失，指的是用户问题明明有答案，但检索阶段没有把真正相关的文档召回出来，最后模型拿到的上下文不完整，回答自然就缺信息。这类问题在 RAG 里特别常见，因为很多时候不是模型不会答，而是它根本没看到关键内容。常见原因就是切块切坏了、向量化效果一般、召回 topk 太小、查询改写不到位，或者知识库本身就缺数据。2. 为什么会错过排名靠前的文档？这个问题本质上是检索排序问题。有些文档明明相关，但因为向量检索只看语义相似度，或者 BM25 只看关键词匹配，结果真正有价值的文档没排到前面。尤其是用户问题比较短、表述模糊、专业术语多、别名多的时候，这种情况更明显。所以很多线上系...

血的教训！面试手撕代码，千万别拿到题就开始敲有次面试，题目是"设计一个秒杀系统"，我上来就咔咔写代码，写了一半面试官说："我没让你实现，先说说思路"……当场社死。现在我的套路：先复述题目确认理解正确（"您看我的理解对吗？"）问边界条件（输入为空怎么办？数据量多大？）说思路（暴力解->优化解，讲清楚时间空间复杂度）问面试官（"这个思路可以吗？还是您希望我直接写？"）再开始写这一套下来，面试官会觉得你思路清晰，即使代码有小bug也能容忍。