1. Agent 的架构设计？一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口：负责接收用户问题和上下文；中间是决策层：负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层：真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层：维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是 “能不能想”，而是 “想完能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现？RA...

闪购这边业务是to b的大模型应用（leader说团队是负责大模型商家端的应用基建），有没有大佬知道淘宝闪购（原饿了么）AI算法认可度如何，转正开出的平均薪资能到阿里算法平均水平吗？在offershow看饿了么往年算法开的相对阿里其他部门低很多，但也是完全改成淘宝闪购之前，不知道现在怎么样？另有蚂蚁数字支付部门的大模型算法暑期（做agent相关）和百度的应用模型算法暑期（文心一言垂域后训练，针对具体应用场景），请问大家会如何选择？

岗位都是 AI应用开发工程师阿里云：阿里☁️技术线-开放平台，平台级别Agent开发，纯to B，客户通过Agent跟资源做交互，侧重于资源管理，基本都是vibe coding去做淘天：淘宝直播技术业务：直播的核心链路，toB和toC业务都有，日常会有业务需求也都是基于 AI 的方式去解决，重点侧重ai场景落地探索，包括一些AI Agent 业务开发，赋能Agent 架构演进，增强Agent的能力宇宙厂：服务于服务端方向研发同学的ai 工具的开发，可以理解为to 字节内部的ai提效平台，工具的研发有没有了解这三个部门(业务)的大佬可以给下建议咩～注：侧重以后秋招的业务方向，听说宇宙厂转正率低，意向不高，大佬们可以给些建议吗，非常感谢