agent应用开发需要什么项目?

找agent应用开发(python)的实习或工作,只准备RAG和Langchain的项目足够了吗
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发布于 01-14 22:05 河南

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01-15 20:44
厦门大学 golang
快手AI agent开发实习生一二面面筋技术栈:Python+go(有两段后端实习)实习做的项目相关:- 为什么引入父子索引,为什么引入BM25,比例是怎样的,具体流程是什么,有没有rerank- rerank后返回几个块,有没有做一些验证- rerank后的topk截断是怎么做的,为什么是这个值,有没有其他方案- 讲一下上下文工程,记忆是怎么做的- 问实习做的后端项目的问题- 分布式令牌桶限流讲一下,漏桶讲一下,滑动窗口算法限流讲一下,如果用滑动窗口结构体会包含什么字段,滑动窗口和令牌桶相比有什么确定,用redis的什么数据结构实现- 问自己做的项目,lru讲一下- 布隆过滤器讲一下- 索引失效的情况(MySQL八股有点忘了,只讲出来两个,被追问了)- like会不会失效- MySQL事物隔离一致性讲一下- mvcc细说,详细追问,问你这种情况会创造几个readview- MySQL锁讲一下手撕:我说我最近实习,很久没刷过题了,出了一道反转链表二面:全是agent,rag相关的,项目相关的,不涉及后端细问rag项目- 如何评测的,有哪些纬度,那些指标- 数据集包括什么- 如果让你对相关度,回答的效果做一些优化,你有什么思路,有没有什么更体系化的思路建设- 如果设计一个数据处理的场景,你会怎么做,比方说有一千条数据,需要求和,你怎么做处理- rag性能如何提升- 你的上下文怎么处理的,有什么优化思路- 长短记忆之间怎么做协同呢- 你有什么思路去对你的agent做优化,让他更智能呢(我感觉这个问题太泛了 不知道具体在问什么,我回答主要针对工程遇到的问题做优化)手撕: 全排列(a了)反问:可能有三面 or hr面业务是做一些内部agent工具和平台技术栈(Python+内部框架)许愿后续
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01-12 11:11
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快手_MLOps(实习员工)
从2024年开始,Agent 开发这个概念就慢慢的火爆了起来,2025更是被称为 Agent 开发元年,经常会在牛客上刷到很多在后端找工作碰壁的同学发帖,要不要学一些 AI 相关的东西,怎么转大模型应用开发。其实这样的观念本身就带有一定的偏差。我之前在红薯做过一段时间的 agent,也是某7k+ star 的 Agent 开发框架 committer,所以我认为我在这上面还是有一点点自己的心得的。误区一:把 Agent 开发和后端拆开来看据我观察,很多同学所谓的转 AI 应用开发,就是用 Spring AI 或者 langchain 去实现了一个 demo(当然现在可能更高级一点GraphRAG,整个可拖拽的工作流之类的)然后没有任何后端的内容,然后放到了简历上,这个行为其实和在简历上写了一个自实现 RPC 框架和自实现网关没有任何区别。AI Agent 是模型工程化应用层最重要的环节,也比我们平常想想的要复杂的多,我们大部分接触的都是业务开发这个场景,比如电商中的智能客服,或者内部的提效工具。这种其实说的不好听一点就是调用 API,本身和其他的业务场景没有一点点区别,所以对于这样的业务开发岗位,不存在从后端转到大模型应用开发,而是说本身就是后端+新场景。本身最重要的就是 数据+prompt+稳定性,那就不存在任何转方向的说法。所以,如果想做这个业务的同学,只要好好看看mcp,planning这样的新概念,然后快点去找一份相关的实习,因为这个最重要的不是你怎么做这个 Agent,而是怎么让这个 Agent 更稳定,可观测,prompt调优等等。也更看重你的服务端开发的相关经验误区二:Agent 开发是不是工资会更高呢,或者更有技术含量,毕竟大家现在都在卷AI?这个就是一个更大的误区了,刚才上面说的这些,一般就是各个业务部门自己在搞,本身不涉及什么技术。所以本质上和后端同学的薪资基本没有区别。比较有技术含量的呢?就是各个大厂的基础架构和中台部门,提供 AI 开发的基础设施,比如阿里百炼,字节火山方舟,快手万擎,这样的模型算法开发平台,Agent开发平台,智能体沙箱,Agent runtime 这些以前鸡架部门做的工作。为业务方提供集成的 Agent 能力,这个会更有技术含量,可能也会有一定的溢价,以及更高的就是做SFT/RL/AI infra 的岗位了,这样的才是 Agent 的薪资天花板所以再回看 AI 落地的相关的岗位的话,其实还是业务和鸡架二选一,或者有的大佬去做infra和强化学习之类的。比起盲目的去追求这个火热的方向,我觉得更重要的是踏踏实实的去学一下这些技术,如果想做 Agent 的话,Agent相关的技术也是日新月异,学一下怎么将 AI 和业务结合,稳定的落地,或者底层的相关技术,我觉得是更重要的。ps:最近好多牛友问我做开源对找工作到底有没有帮助1. 没实习之前一定有,有实习之后并不如实习(除非你是做鸡架的同学)2. 如果为了找工作参加开源,ospp,glcc 是最好的选择3. 用 AI 写 pr 一定要自己本地先看一遍,测一遍再提交
卢来猴祖:说得很好,之前看别人简历上写一个什么ai项目,其实就是调用了几个api,没有任何业务场景的应用
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