1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...

看了大家的agent开发面经 怎么很多还是在问java啊 纯python的agent开发有搞头吗求一个学习路线

很多人问入行Agent要学什么技术，最大的误区就是「所有技术全学一遍」，最后什么都只会一点皮毛。Agent赛道早就细分出了不同的岗位方向，不同岗位的技术栈、招聘要求天差地别，选错了方向，学了再多也没用。今天结合2026年金三银四的企业招聘需求，以及我自己在AI公司的从业经历，把Agent赛道的4大主流岗位，分别对应的必学技术、进阶技术、面试重点、落地要求全拆解清楚，不管你是校招应届生，还是转岗开发，都能精准对标，不做无用功。先给核心前提：Agent赛道的岗位，分为两大方向，四大细分岗位应用层方向（需求量最大，对本科生最友好，校招岗位占比超70%）：AI Agent应用开发岗、多智能体解决方案岗...

兄弟们，七面终上岸！😭😭一路走来满是坎坷与波折，从最初的遥不可及、不敢奢望，到如今咬牙坚持终得圆满。付出了无数努力，熬过无数难熬的时刻，也算给前段时间的埋头拼搏画上圆满句号。点赞多的话，后续整理完整面经，分享经验干货，帮大家少走弯路～