1. Agent 的架构设计一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口，负责接收用户问题和上下文；中间是决策层，负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层，真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层，维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是“能不能想”，而是“想完之后能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现RAG ...

这是我在BOSS遇到最有人性的hr，他的鼓励简直让我这么久人机般投简历来，最感动的一次，真的好想进这家公司啊😭😭😭

28届985本，科班，一直走的是本科就业的路子，学习Go后端，曾经还因为周围人卷保研而自己早已踏上了“正确的道路”而沾沾自喜。现在大二下，工程和算法能力还可以，但保研基本无望，也不想考研。愈发觉得自己所谓“正确的道路”可能并不是多么明智，AI以惊人的速度进化，一年之后或者两年之后，后端还存在吗？大部分的工作是否都和AI算法之类的强相关呢，但这又是一个需要研究生以上学历、需要卷论文的方向，本科就业者基本碰不到。自己的本科学历会不会在后端工作一两年就被“降本增效”了，或者是到了大三大四根本找不到对口的工作了？抱歉，可能我有点想到哪说到哪了，我不知道自己是不是在杞人忧天，现在有点迷茫，希望各位已经进入业界的大佬能够给我指条明路，谢谢！

大家好，我是24届985硕，毕业加入厦门银行，目前已经有2年了，今天想用我的经历，给大家分享点春招信息差。 先说结论，如果银行某个岗位有确定的培养路径+发展路线，那可以无脑冲。 因为只有我自己知道如果没有这两项，会有多艰难。记得两年前我入职时，我们还没有管培生体系。我是从“科技部新人”一步步摸过来的：轮岗靠申请、项目靠抢、导师靠缘分。  说实话，前半年我挺羡慕互联网大厂的“系统化培养”的。 但今年不一样了。行里第一次设立科技管培生，我看到了我们这批“老员工”当年踩过的坑，正在被填平：  轮岗不再靠运气：管培生会轮换核心部门和岗位，每个阶段有明确的学习地图；导师不再靠缘分：每个管培生配一位导师，...