1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...

没必要在学校疯狂卷了

大佬们，能帮忙看看简历有啥问题吗，麻烦给点建议，想投日常实习😭

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花Redis 不使用 B+ Tree 作为存储数据结构，核心原因是 B+ Tree 的设计初衷与 Redis 的核心定位、使用场景完全不匹配，Redis 更侧重内存中的高效读写、低延迟操作，而 B+ Tree 是为优化磁盘 IO 设计的结构，二者适配场景存在本质差异，具体原因如下：设计目标与场景适配性不符：B+ Tree 是为磁盘存储场景设计的平衡多路查找树，其核心优势是通过“非叶子节点仅存索引、叶子节点链表连接”的结构，减少磁盘 IO 次数，适配数据库（如 MySQL）等需要...