互联网红利

AI与八股 "介绍一下AI的技术理解" 回答要点：  Skill概念：技能说明书，渐进式加载，更精确 MCP vs Function Calling：MCP是统一标准，Function Calling需自定义 Transformer：QKV注意力机制，编码器理解语义，解码器生成文本  "对RAG的向量库有了解吗？" 回答要点：  PGVector：项目中使用，500万以下数据，开发友好 Milvus：专业开源向量库，支持分布式 作用：向量存储，权重分配，精准定位知识  "怎么把文档转换成向量库？" 回答要点：  文档预处理：加载、转换...

为啥约不到面试啊😭😭😭是我的简历问题，还是打招呼有问题大佬们，能帮忙看看简历吗？

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

1. 你做的 Agent 项目整体架构是什么？答：一个比较完整的 Agent 架构一般包括四层：用户输入层、规划决策层、工具执行层、结果整合层。用户输入进来后，先做意图识别和上下文整理，再由大模型决定是直接回答、检索知识、还是调用工具。工具层可能包括搜索、数据库查询、知识库检索、接口调用、代码执行等。工具返回结果后，再交给模型做总结、归因和最终输出。如果是生产环境，还会多一层治理能力，比如权限校验、超时控制、重试、日志、观测、敏感内容拦截。Agent 和普通问答最大的区别，就是它不是单纯生成文本，而是“模型负责决策，外部系统负责拿真实信息，最后再由模型组织答案”。2. Agent 为什么不等于...