近两年行情大差不差 没面试

现在市面上关于 AI Agent（智能体） 的讨论越来越多，但大多停留在概念层面：自主思考、任务拆解、多智能体协同…… 听起来很高大上，却很少有人告诉你：AI Agent 的本质，到底是什么？对于开发者来说，与其听一堆虚无缥缈的名词，不如亲手写一个。今天我们不聊复杂理论，不套 LangChain、LlamaIndex 等框架，直接扒开 AI Agent 最底层的运行逻辑。仅用不到 200 行 Python 代码，从零手搓一个完整可运行的极简 Agent，逐行拆解核心模块，新手复制粘贴就能直接跑通。最终你到手的这个 Agent，具备四大核心能力：短期记忆对话：维护上下文，让无状态的 LLM 记住...

考研结束，一志愿没进复试，调剂也没调上。本人不怎么社交，现在找工作还能找计算机类的吗，本科期间学了一些python，java，mysql，linux。没实习与项目。目前看应该只能找软件测试方面的，现在从零开始学，写简历，还有希望找到工作吗。

1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...

这个世界太疯狂了