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...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

现在的面试官耳朵都听起茧子了，你如果背诵得像个没有感情的机器，多半走不远。 八股文要背，但要结合实际场景。比如问到数据库，你别干巴巴地只说 MySQL 怎么建索引、怎么调优。你得能往深了扯，比如顺带聊聊 OLTP 和 OLAP 的区别对比：“日常的业务增删改查（OLTP）咱们用 MySQL 肯定没问题，但如果考虑到未来海量数据的聚合分析，我会在架构设计时考虑引入 Doris 这种列式存储引擎（OLAP）……” 懂点技术选型和底层逻辑，面试官才会觉得你不是个只会照本宣科的 CRUD 码农。