agent项目

前言这是我的agent系列文章的第4篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。在大模型应用落地的浪潮中，我们常常面临一个核心矛盾：大模型博学但“失忆”，且容易“胡编乱造”。它不知道我们公司昨天的会议纪要，也不了解最新的内部产品文档。为了解决这个问题，检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generatio...

1、讲讲集合2、ArrayList 和 Hashmap的扩容机制3、Innodb的索引介绍一下4、为什么回表慢？5、了解sql优化吗？6、存储计划看过吗？7、介绍项目8、Langchain4j你怎么用的9、介绍RAG10、知道Agent吗？11、缓存穿透击穿12、什么y总（不知道在说啥）算法：三数之和（虽然写过，但写起来磕磕绊绊，10分钟被叫停）13、讲一下思路14、反问业务技术栈，评价建议说基础不太熟，几天没看八股了，确实扩容机制都不太能讲了，然后说什么商城项目适合面大厂，平时注重基础crud就行了，多学学现在火的ai，说算法三数之和一般学生10分钟就能写完，我艹，我自己要10分钟写完差不多就是背下来了（自己靠思路和印象写，有很多小细节容易忽略）

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...

兄弟姐妹们帮帮看下还有什么可以优化的地方