985LLM多智能体协作硕士

用过Cursor的#程序员都知道，Opus4.5作为顶尖的AI编程模型，代码生成的精准度和复杂需求的理解能力都是顶级的，不管是写高并发后端接口，复杂算法逻辑，还是做全栈项目架构，都能轻松搞定，效率直接碾压传统手敲代码。

还有3周就要过年了，最近招聘工作放缓了，重心放在年终总结、年终考核、年会等方面了。早上在地铁上，突然意识到，我每次电话联系人选，貌似句句都是有目的的！我电话联系人选，寒暄完毕后一般会聊以下内容，看看你和HR聊过这些话题没？这些话题可都是有讲究的哦：1. 请问你目前是在职还是已经离职？这个问题是为了了解你的在职状态，方便HR判断你的到岗时间。如果你在职，意味着如果录用你，可能得1个月后你才能到岗；如果用人部门着急要人，招聘你的风险可能比较大。2. 你目前住在哪里？这个问题是为了了解你家离公司有多远，住得远的话，你选择我们公司的意愿可能会降低。3. 你目前薪资多少？换工作后期望薪资多少？这个问题是...

为什么推荐AI Agent项目？符合当前最热趋势：AI正在从“聊天工具”向“自主行动的主体”演进。AI Agent（智能体）能理解目标、调用工具并完成任务，是2026年最被关注的方向之一。例如，可以用Agent一键点奶茶、处理工作流或运营社交账号。“人人可做”正成为现实：开发门槛因工具成熟而大幅降低。利用 OpenClaw 这类开源项目或国内大厂推出的低代码平台（如阿里的“通义千问”、字节的“火山引擎”），普通人通过自然语言描述也能快速搭建AI应用。实用价值高，场景广泛：无论是个人的自动信息处理、办公自动化，还是小团队的垂直业务（如电商客服、内容生成），AI Agent都能直接提升效率，甚至催生“一人公司”模式。💡 一个具体的入门项目：自动工作流助手你可以从构建一个能帮你自动处理日常信息并执行任务的AI Agent开始。例如，一个能自动阅读指定邮件或消息，提取关键信息（如会议时间、待办事项），并帮你添加到日历或生成待办清单的智能助手。所需工具：你可以使用 LangChain、CrewAI 等开源框架，它们提供了组装Agent的模块。核心能力：让AI学会调用日历API、邮件API或笔记软件接口。学习路径：可以参考Scaler平台发布的《2026生成式AI路线图》，其中第8阶段专门讲解如何构建AI Agent系统。

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...