想做Agent方向，其实岗位选择比大家想象的宽很多，主要分三大类。首先是Agent应用开发，这是目前需求最大的，主要用大模型结合LangChain、Dify等框架落地具体业务，比如结合咱们熟悉的工业物联网、新能源或电池测试领域的业务逻辑，开发自动化诊断和处理测试报告的Agent，这需要极强的工程落地能力和业务Sense。其次是Agent基建（Infra）工程师，Agent需要长记忆、知识库和并发调度，这跟搞大数据架构非常契合，如果你平时对Kafka、Doris、Flink CDC这些高并发、流式数据底座很熟，去搞Agent的底层调度引擎、向量数据库检索优化或分布式Agent框架，算是平滑过渡。...

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

求锐评简历，一个面试都没有

第 37 题：世界模型（World Model）在 Agent 中的作用 题目 什么是世界模型（World Model）？在 Agent 中的作用是什么？ 一、什么是世界模型？ 世界模型（World Model） 指对环境与自身行为后果的内部表示或预测模型：即“若我执行动作 A，环境会如何变化、会观察到什么”。它使 Agent 能在不真实执行的情况下，在内心“推演”可能的结果，从而支持规划、反事实推理与样本高效学习。 在经典控制与 RL 中，世界模型常指状态转移与奖励的预测模型（如学一个 ）；在 LLM Agent 语境下，可泛化为：用模型（含 LLM）预测或模拟“某动作会导致什么观察/状态”...