🤡这都要找

引言大部分人简历上写的 Agent 项目，技术链路是这样的：接收用户输入 → 调 LLM → 解析工具调用 → 执行工具 → 返回结果。这是 Agent 的"最小可用版本"，能跑通，但没有任何区分度——2026 年了，跟着任何一个教程都能搭出来。尤其 RAG 相关的大家已经觉得烂大街了，评论区也有同学吐槽真正让面试官觉得"这个人做过真东西"的，是那些教程里不会教、但生产中必须解决的进阶问题。以下逐个拆解。一、Agent Harness：Agent 不是一个模型调用，是一个运行时是什么：Agent Harness 是 Agent 的"执行骨架&q...

26年是不是都要大力搞AI，现在做Agent就是最好的方向吗。。

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花一、问题核心危害：为什么集中过期必须警惕？大量缓存Key同一时间批量失效，会直接引发缓存雪崩：所有请求瞬间击穿缓存层，直接压垮后端数据库，导致接口超时、服务宕机、业务雪崩。尤其电商大促、定时任务、批量数据预热等场景，集中过期风险极高，轻则影响用户体验，重则造成核心业务中断。常见触发场景：固定过期时间批量设置、定时刷新缓存扎堆、热点数据统一失效、缓存预热未做打散处理。二、应急止损：突发集中过期的快速处理方案当已经出现大量Key失效、数据库压力飙升时，优先执行止损操作，控制风险扩...