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...

能投什么企业

- 27届双非本，比赛打废了- 无考研打算，准备就业----又修改了一下简历----再度爆改简历。

一、开场 1. 先简单做一下自我介绍2. 简单介绍一下 Java 中常用的 HashMap，以及 1.8 之后有什么优化 二、Java 基础 3. 红黑树相对于链表有什么优点4. 简述 JVM 有哪些内存结构5. 哪些区域比较容易发生 OOM6. 程序计数器会不会发生 OOM 三、Spring 框架 7. 解释一下 Spring 的 IOC 和 AOP 核心思想8. AOP 一般在项目中用到哪些场景 四、数据库 9. 什么是数据库事务的 ACID 特性10. MySQL 默认底层引擎是什么11. InnoDB 的数据结构采用哪些12. B+树和 B 树有什么区别13. B+树为了范围查询更快，...