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...

各位佬，这简历可以找个实习吗？本人大三下。

正式进入AI Coding时代了  

三分钟后，群里炸了。 "这个分布式事务方案考虑过补偿机制吗？" "高并发场景下这个锁粒度是不是太大了？" "建议看下我们之前做的链路压测报告，第三方依赖的超时配置需要调整。" 我盯着屏幕，手指悬在键盘上，不知道该先回复哪一条。 导师在群里@了我："别慌，一个来。这些问题都很有价值，正好周五下午技术评审会，你来讲讲你的思路。" 周五下午，会议室里坐满了人。 我打开PPT，深吸一口气："这是我设计的分布式缓存一致性方案，主要解决高并发场景下的数据同步问题……" 话音刚落，架构师就提了第一个问题：&q...