基础得先打牢。LLM的基本原理要懂，不需要能训练模型，但得知道prompt怎么写、上下文窗口是怎么回事、为什么模型会幻觉。这些是地基，地基不稳上面全是空中楼阁。然后是框架。LangChain和LlamaIndex是目前用得最多的，几乎每个Agent项目都绕不开。但别只会调API，得理解它们的设计思路，比如chain是怎么串联的、memory是怎么管理的、tool calling是怎么实现的。RAG是必学项。Agent大量依赖外部知识库，向量数据库至少要会用一个，embedding是怎么回事要清楚，检索策略怎么优化要有概念。工程能力别忽视。Agent本质上还是个软件系统，API设计、异步处理、错...

这种的是真的假的，有没有什么陷阱啊

emmm没想到以这种方式被挂了

2026-4-11  请详细介绍当前实习经历 是否做过算法优化相关工作 调用算法模型接口后，模型多久能返回结果 与算法模型的通信是如何设计的 通信是否为异步调用，是否等待返回结果 业务调用时若出现结果丢失情况，是否有应对措施 是否写过匹配规则，是否通过哈希表进行查找 异步加线程池实现采集和数据源并行查询的主要用途，是否与模型对接时使用 线程池的参数是如何设计的 线程池的核心线程数和最大线程数是否为同一个大小，为何到核心线程数就阻塞 线程池中父任务占满核心线程后，是否还会有新的父任务进来 请简单介绍线程池的工作流程 线程池的阻塞队列选择的是哪一种 线程池的拒绝策略有哪些，当前使用的拒绝策略是什么...