小朋友回归和小朋友一起交流学习了

现在在互联网上搜索AI Agent开发面经，你会得到五花八门的问题。他们从模型数据清洗到某个具体的框架使用细节，从真实案例到开发理论，似乎AI Agent 开发和我所认为的调一调API，写一写Prompt不太一样。 可，事实真的如此吗？ 澄清概念 在解决上述问题之前，我们先对齐一下认知。 职位边界 只谈开发岗位，我们说AI 开发岗位大概可以分为三个层级  基础设施层 模型开发层 应用开发层  基础设施层是大模型以及所有程序运行的底座，模型的计算管理，数据管理，服务，监控都归他们负责。这一类要求有架构能力，大模型与硬件线管知识，属于最硬核的。 模型开发层，比较陷阱。我最近买的一本书《实战AI到模...

大家都在鼓励你。自己也要争气啊！！！

感觉我的简历在本科生中也不算差，面试的时候八股和算法只要不挖的太深都回答的上来，为什么老是被一面挂😭最近被一面挂麻了，即使问了面试官对我的印象说还不错也仍然被一面挂，真有点怀疑人生了😭

我自己做了一个 AI 后端项目 Mini-Doubao 。这个项目不只是“调用大模型接口聊天”，而是围绕真实工程问题做了完整实现，包括：SSE 流式对话RAG 知识库检索Agent 工具调用闭环多轮会话上下文管理线程池隔离与异步收尾邮箱验证码注册/登录/找回密码项目背景基于火山引擎（豆包模型）API 构建。目标是做一个“可对话 + 可检索 + 可扩展工具能力”的系统，并解决 AI 场景中常见的工程问题：长连接、异步任务、上下文成本控制、服务稳定性等。核心能力1）RAG 异步摄入链路文档上传后通过 RocketMQ 异步处理完成“解析 -> 切片 -> Embedding ->...