选择

想要加入Agent赛道的话，我建议从这几个方向入手。LLM的工作原理必须搞清楚，至少要理解模型是怎么理解指令、生成回复的，以及Token限制、上下文窗口这些基础概念。Tool Calling是核心能力，要知道怎么让Agent调用外部API、解析返回数据、处理异常情况。LangChain或者类似的Agent框架也得会用，它能帮你快速串联起整个workflow。另外像记忆管理、任务规划、多轮对话这些进阶内容也要逐步掌握。这个领域更新特别快，建议边看论文边动手做项目，光看不练很难真正理解。

有个学弟在简历里写“熟悉 Kafka”，本来想给自己加点分。结果面试官顺着问了消费者组、偏移量提交、消息重复消费怎么处理，他前两句还接得住，后面就开始乱了。其实他项目里只是跟着用过，很多细节没真搞明白。后来他把“熟悉”改成“项目中使用过”，反而更自然，面试也没那么虚了。

家人们谁懂啊，刚入门 Agent 的时候我真的踩了无数坑！上来就对着 LangChain 源码死磕，什么多 Agent、Plan-Execute 一顿乱学，结果学了俩月，连个能跑通的小 Agent 都写不出来，纯纯浪费时间…踩坑踩多了才摸出点实在的门道，给想入门的兄弟唠两句，别整那些虚头巴脑的：✅ 先把 Python 基础打牢真不用你搞算法竞赛那套，能写函数、调 API、搞懂异步编程就够了。Agent 本质就是大模型 + 工具调用，Python 是绕不开的基础，先把这个搞定，后面学啥都顺。✅ 搞懂大模型的核心逻辑，别只会当 API 调用工不用你从零训大模型，但至少得明白 LLM 是咋工作的：上下文窗口、Token 限制、Prompt 怎么写才不幻觉，还有最核心的 Tool Calling 到底是啥原理。不然大模型乱调用工具、答非所问的时候，你连 debug 都无从下手。✅ 框架别贪多，先吃透一个LangChain 是入门首选，但别上来就啃所有模块！先从最基础的 Agent 链、工具调用、记忆模块开始，跑通一个「查天气 + 算日期」的小 Agent，再慢慢学复杂的。别什么 LangGraph、AutoGPT 都来一遍，最后啥也只会个皮毛，啥项目都做不出来。✅ 别光看教程，动手写！Agent 这东西，看 100 个教程不如自己跑通一个小项目。从最简单的单 Agent，到复杂的工作流、多 Agent 协作，每一步都自己踩一遍坑，比啥都强。我现在就是边写边学，遇到问题再查资料，进步比死磕教程快 10 倍。最后说句实在的，Agent 赛道现在发展太快了，框架天天更，新技术层出不穷，别想着把所有技术都学完再动手，先跑通一个能用的，再慢慢迭代优化，比啥都强。

1、问项目 2、RAG中切分策略有哪些3、RAG中检索到的chunk少，怎么处理4、RAG知识库本身有问题，怎么办5、Pytorch中dataset和dataloader区别6、余弦相似度和欧式距离区别7、期望薪资8、反问半小时多点，结束