agent应用开发需要什么项目？

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

给大家推荐一个难度还行的项目。项目简介：设计并实现一个高并发分布式秒杀系统，支持商品秒杀活动，具备高并发下的稳定性、可扩展性与数据一致性保障。核心功能：秒杀活动管理：创建活动、配置库存、设置限购规则秒杀下单：用户请求限流、排队、下单、支付订单处理：异步生成订单、库存扣减、超时自动取消秒杀结果查询：实时返回抢购结果与订单状态技术亮点：高并发限流：使用 Redis + Lua 脚本实现库存预扣与原子性操作，避免超卖消息队列异步下单：使用 RocketMQ/Kafka 进行异步订单入库与库存扣减，削峰填谷分布式锁与幂等：使用 Redisson 实现分布式锁，保证秒杀过程的幂等性与并发安全缓存与热点数...

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

很多人担心Java在新语言冲击下是否会走下坡路。站在2026年的时间点来看，答案更可能是：会稳中向好，但不再是“爆发式增长”。一方面，Java依然是企业级开发的基石。金融、政务、电商、通信等核心系统高度依赖Java，短期内几乎不可能被整体替代。JDK持续更新，性能、并发和云原生能力不断增强，Spring生态也在向轻量化和现代化演进。另一方面，Java的“好”不再体现在岗位数量无限增长，而体现在质量提升。低端重复岗位会减少，但懂架构、云原生、微服务、分布式和AI工程化的Java工程师，反而更有竞争力。总体来看，2026年的Java不会“过气”，而是进入一个更成熟、更专业的阶段。对开发者来说，语言...