最近在学习Agent项目时，踩了很多坑，也有了很多体会，以下是笔者的一些见解。第一，必须具备完整的工程后端体系很多 AI 项目在实现时只关注 Prompt、工具调用或者 Agent 流程，但却忽略了系统工程本身。然而在企业环境中，AI Agent 本质上仍然是一个应用系统，它需要具备完整的后端架构，包括 API 服务层、数据库设计、会话管理、日志系统、错误处理，完善的兜底机制以及高并发处理能力等。如果一个项目只展示模型能力而忽略系统工程能力，那么在面试官眼里往往会被认为只是一个 Demo，而不是一个可以上线的产品级系统。第二，不能只是简单调用框架，而应该具备真正的 Agent 系统能力现在很多...

各位老大们 长沙万兴怎么样啊，我现在有一家工资比较高的但是在北京小厂，一家就是长沙万兴

本2硕9，简历里就写了一个点评和一个rpc，有点焦虑，hot100写过一遍感觉和没写一样，八股每天看，但是感觉有点看不下去，看一会就没劲，求骂醒目前才开始投，投了一个vivo，一个亚马逊，一个腾讯

面经面试时间：1月份，日常实习，部门是国际化（还挺想去的，最后一面挂了（一）项目实践与工程化类实习中挑一个最有挑战的经历介绍性能优化的具体落地动作（资源加载、渲染、运行阶段）？如何量化优化效果？（简历有提到如何理解 CDN？哪些资源适合放 CDN、哪些不适合？是否了解 CDN 动态加速？（简历有提到CDN虚拟列表的实现逻辑、核心优势（简历有提到AI 提效（cursor rules）的具体实践？（简历有提到skills 与rules 的核心区别是什么？(当时没回答好大模型与 2020 年前传统模型的本质区别？催生大模型出现的核心原因？（没回答好，扯到transformer前端开发中常用的设计模式...