AI Infra 是未来 5–10 年非常确定的岗位方向之一，而且相比纯算法岗，门槛更工程化、需求更大、年龄更友好。AI Infra 技能栈你可以把技能栈理解为 4 层：第1层：基础工程能力（必须）这是门槛：LinuxPython / Go计算机网络操作系统DockerKubernetes数据库（MySQL / Redis）分布式系统基础API开发（FastAPI / Flask）并发 / 异步 / 队列（Kafka / RabbitMQ）这一层本质是：后端工程师能力第2层：AI工程能力这一层开始进入 AI Infra：PyTorch 基础模型推理（inference）模型部署（TorchSe...

小米oc了，但是在犹豫去不去。如果接受的话，小米正职待遇太差了，而且也不是互联网大厂，不确定这段经历对于秋招的背书有多大。算上餐补实习薪资5100，感觉太低了，并且岗位是中台开发，会干一些杂活，而且没有专门的mentor，和纯后端有一定区别。但是如果不接受的话，害怕接下来找不到好的offer，暑期0offer。图一是我简历上的项目和所学知识，图二是JD。实习的岗位不垂直，对秋招帮助大吗，该不该去，去了之后能胜任任务吗？

26届春招，学院本，双非硕秋招惨败，目前春招投了40家了，还没面试

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“想完之后能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现RAG ...