家人们 大模型agent这个方向的实习

我改毕业论文要崩溃了，但AI安慰我：“你已经很棒了！”学术没有终点，但毕业有期限。你已经很棒了，再坚持一下，光就在前面。

1. 自我介绍2. 我们简单聊一聊你这个apache seata分布式事务框架吧，简单介绍一下它一般用在什么业务场景中，另外就是它和其他的分布式事务框架有什么区别？（先讲业务场景，然后从四个模式分别讲seata的做法）3. 我这里有个小问题啊，就是这里提到的AT模式他是怎么判断需要回滚还是提交的？（前后镜像，然后讲前后镜像怎么生成的）4. 能举个例子简单说下什么是前后镜像吗？（拿具体的sql讲，从sql parser到读镜像数据记录log的完整过程）5. 所以本质上所谓的前后镜像其实就是执行事务前后的表状态对吧？（对的）那我是不是可以理解它是一个快照，然后通过快照做后面的二阶段。（对）6. 那...

LLM, RAG, KB-AG, SFT, FC, Agent, MCP, A2A, Flow什么 FC，Agent，A2A，Flow，未来可能通通不需要了。RAG 还是要有，不过也就是一个 MCP server 第三方服务罢了。Agent都不要了，A2A 协议也就不需要了，取而代之的是 Model2Model（M2M），如果有必要的话，就像 Peer-to-Peer 一样共享网络计算资源和数据。KB-AG 说的是 KBLaM，我重命名了。​不一定是改下forward那么简单，还需要针对 agent 这种能力做专门的训练，就是提高一下问题拆解、规划编排的能力。有的公司会监控员工的电脑，使用了什么软件，浏览了什么信息，根据这种监控行为数据，可以用来训练解决复杂问题的规划能力。如果不让员工说话，或者给每个人都戴一个语音转文字记录器以及视觉监控器，就能获取他能获取到的所有工作信息了，这样一来不管什么岗位，都能训练一个和人非常相似的ai出来。总之没有原理上的瓶颈了，基于 token 预测这套看起来不怎么智能的范式也能搞个像样的 agi 了。​把具有 agent 能力的 llm 集成到 OS 里，不就是 agi 了吗？期待这个傻瓜的诞生。

想问问有没有去了高德打车多模态大模型算法岗的佬们二面结束以后多久oc 呀我看大模型开发都出结果特别快我是昨天下午面的，焦急等待太想去了