作为大四后端开发学生的我，想要入行AI Agent，首先要夯实大模型调用、提示词工程，熟练掌握工具调用、多轮对话逻辑。同时还要学好流程编排、向量数据库、API接口开发，结合后端编程基础，理解任务规划与自主执行逻辑，把模型能力落地成可运行的智能应用。

修改了下简历，这两天投的也没啥面试，都是简历投递出去就不回复了

我不上课，我要实习😡，这约面是真难啊，投了4天了就约到两个，一个笔试，一个面试

这个面经是群里 小伙伴分享的 社招, 2年的工作经验 双非本9硕 将近40分钟都在问项目细节 项目这里我全部砍掉了1. 自我介绍2. 大模型在推理时通常分哪两个阶段，每个阶段关注点是什么一般分成 prefill 和 decode 两个阶段。prefill 阶段主要是把输入 prompt 一次性编码进去，重点看吞吐、并行效率和长序列的计算开销；decode 阶段是逐 token 生成，重点看单步延迟、KV Cache 复用和 batch 调度效率。很多线上推理慢，不是模型本身慢，而是 prefill 太重或者 decode 阶段调度策略不合理。理解这两个阶段，才能知道为什么有些优化只对长输入有效...