现在在互联网上搜索AI Agent开发面经，你会得到五花八门的问题。他们从模型数据清洗到某个具体的框架使用细节，从真实案例到开发理论，似乎AI Agent 开发和我所认为的调一调API，写一写Prompt不太一样。 可，事实真的如此吗？ 澄清概念 在解决上述问题之前，我们先对齐一下认知。 职位边界 只谈开发岗位，我们说AI 开发岗位大概可以分为三个层级  基础设施层 模型开发层 应用开发层  基础设施层是大模型以及所有程序运行的底座，模型的计算管理，数据管理，服务，监控都归他们负责。这一类要求有架构能力，大模型与硬件线管知识，属于最硬核的。 模型开发层，比较陷阱。我最近买的一本书《实战AI到模...

大佬们，这个简历能冲刺中大厂吗，怎么现在一个面试都没有😭

26应届偏远地区双非硕，buff叠满了

1. 介绍一下你项目中遇到的最复杂的技术问题，如何解决的？参考答案：我在做电商系统时，遇到过一个分布式环境下的数据一致性问题。场景是用户下单时，需要同时操作订单服务、库存服务、积分服务三个服务，如果其中一个失败，其他服务需要回滚。最初我使用了Seata的AT模式实现分布式事务，但在压测时发现性能很差，TPS只有200左右。通过分析发现，Seata的全局锁机制导致了严重的性能瓶颈，特别是在高并发场景下，大量请求在等待全局锁。我重新设计了方案，采用基于消息队列的最终一致性。下单时先创建订单，发送消息到Kafka，库存服务和积分服务监听消息异步处理。为了保证可靠性，实现了以下机制：消息可靠性方面，生...