腾讯云智内推

一面：1.agent会话中redis是怎么存储的？key是怎么设置的？2.skills是具体是怎么设计的？3.工具是通过什么样的方式暴露给ai的?4.为什么没有选择使用mcp暴露？5.如果工作量特别大的话，把所有工具都塞给提示词会出现什么问题？6.在工具调用的情况下，比如说大模型调了一个不存在的工具，或者调用的时候参数传错了怎么办？你是怎么降低这个情况的？7.讲解一下ReAct框架8.ReAct框架有没有什么优缺点？9.说一下langchain和langgraph的区别？分别的痛点10讲一下项目中的langgraph的状态转移机制11.大模型产生幻觉的原因有哪些？？有什么手段可以缓解这个问题1...

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

简历求拷打，有没有大佬给点建议😭实习经历不太会写，大部分都是做业务功能的没有很强的技术点😟

最近发现一个宝藏开源项目 learn-claude-code，特别适合想入门 AI Agent 开发的同学。这个项目不是教你"怎么用 Claude"，而是带你从零搭建一个类似 Claude Code 的 AI Agent 系统，理解背后的架构原理。 项目地址：https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code  三个核心概念你必须掌握 1. Context Engineering（上下文工程） 确保 Agent 能访问正确的信息。静态知识（AGENTS.md、架构文档）+ 动态数据（日志、CI/CD 状态）共同构成 Agent ...