读研期间的第一次面试，体验很差，不知道是不是遇到kpi面了，面试官似乎并不感兴趣，问的也不是很深，基本都答上来了也很顺利，但还是第二天就挂了 ps：年底深圳的实习怎么这么难找？难受，有没有深圳的yy们交流一下 一小时10分钟 全程拷打项目中的八股  1、caffeine缓存时主要存储了什么数据 2、如何能实现按分钟和按小时同时限流，key和value分别是什么 3、spring aop如何实现的 4、用caffeine缓存有什么缺点 5、说一下rag流程 6、如何让大模型的响应时间变小的（stream响应），第一个token时间变小，总体时间如何？ 7、redis要保持数据的一致性有什么解决方...

目前只学完了外卖和点评，八股一塌糊涂

2026年被称为Agent 元年，LLM 智能体正成为技术新风口，在独立处理复杂的多步骤任务上潜力巨大……最近你大概率已经看到过“智能体（Agent）在 2026 年进入落地期”之类的判断。各种Demo、框架、平台层出不穷，看起来热闹，但对大多数人来说，这更像是一波离自己很远的技术浪潮。尤其是如果你不是做底层模型，也不是创业者，很容易觉得：这东西是不是又一次“概念先行”，跟普通人的关系并不大。但如果你把时间尺度拉长一点，从个人能力积累的角度看，现在这个节点，反而是一个非常值得警惕、也非常值得介入的时间点。目前很多人对智能体的第一反应是：不就是 Prompt + 调用 API + 自动跑流程吗？...