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...

今天美团开春招了，前端只招大前端或者全栈这是真要凉凉的节奏了吗😭😭😭

项目其实就是外卖跟点评，ai润色了一下就想在暑期实习之前找个中小厂这种程度足够吗

一面1. css盒模型2. css的选择器机制3. css的内置script和选择器哪个优先级更高4. React中的hook5. React中的state和props6. React中的useEffect的用法7. JS的事件机制/EventLoop8. JS的垃圾回收机制9. 介绍一下跨域问题如何解决10. 介绍一下冒泡机制11. 如何停止冒泡12. 开发中如何检查内存泄漏13. 介绍一下OpenGL的渲染管线 （这里主要是主包提过做了软光栅渲染器）14. 介绍一些着色器15. 介绍着色器是如何渲染的16. 介绍几种Shader算法题：判定括号是否合法二面1. JS的基本类型2. JS的类...