Agent 与大模型开发相关详细展开复杂任务编排能力，具体是解决什么问题，做了一些什么工作？在什么场景下适合用简单的 Agent 去解决问题，什么场景下适合在 Agent 内部做复杂的链路编排？在复杂的 Agent 编排中，如何控制传递的上下文内容，保证既传递了有效信息，又不会因为传递过多而干扰大模型的注意力？Plan-Execute-Replan 模式相当于一个循环，如果问题一直不能解决，它会陷入死循环一直迭代吗？在实际使用中，有没有遇到过上下文窗口被撑爆（溢出）的情况？你是如何管理上下文窗口的？RAG 召回的内容和 Agent 提取的长期记忆（Memory）之间需要做什么划分？什么样的内容...

现在大二，投了很多没人理，看到很多都是要大三的，可不可以伪装成27届找实习啊。有没有人经历过。

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

2026年，AI产品经理和传统产品经理之间，已经拉开了一道清晰的分水岭。这道分水岭不是会不会写代码，而是能不能用产品思维驾驭AI能力。下面这10项技能，构成了一个完整的AI PM能力体系。一、AI技术理解力不是要你写代码，而是要你听懂工程师在说什么，知道AI能做什么、不能做什么、以及为什么。技能1：Prompt工程与模型选型 🎯Prompt不是跟AI聊天，是一种工程化的输入控制能力。很多新人觉得Prompt就是写指令让AI生成内容，这只是最表层的用法。做AI产品，你需要理解的是：不同的Prompt策略对模型输出质量的影响有多大什么场景用few-shot、什么场景用chain-of-thoug...