Agent进阶技术

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. Python中词典和列表的区别2. 做的rag项目中，为什么用Chroma3. 什么是rag4. rag的整个流程中，你认为哪里最容易出问题5. 多智能体系统中记忆机制的核心目标是什么？长期记忆和短期记忆的设计逻辑有什么区别6. 长期记忆在大项目中可能出现指数增长的情况，怎么避免磁盘爆了7. 对短期记忆进行压缩处理后，过了很长时间后需要当时的完整信息，怎么办？（主包认为可以将会话内容完整保存来解决，但是给模型的上下文要做限制，不能全部注入）8. 如果要储存这么多的信息，应该存在平台数据库还是本地？9.  你觉得应该存在云端，为什么OpenClaw是存在本地呢？10.如果给你一个未完成的rag项目，但是项目中文档切分不合理，怎么解决？11.做的agent项目中，语义意图识别是怎么做的12. LoRA微调用得多吗？13. pytorch中张量的基本操作是什么？

前两天刷公众号，看到了一个帖子，写如何入门AI工程师/Agent工程师，大概就是学习路径然后卖课这种，本来还想着学一学这碎片化的知识来着，结果点开一看，还是两年前的老一套：LangChain、LangGraph、React……也不是说这些没用吧，但是2026年了，随着OpenClaw、Claude Code这些有意思的小玩意的爆火，Agent开发的学习路径跟以前不太一样了。前面说的这些产品代表了Agent的最高水平，但它们内部的实现几乎看不到传统意义上的编排痕迹尤其是最近从产品经理的视角看很多新的工具或者产品，发现用过去的思维不太合适了0、过去的入门方式2024年的时候，可以说是大模型算法工程...

lz 211 本硕，一段独角兽 一段大厂，找 ai 应用开发暑期，阿里和腾讯没一个撑过了二面

咱们商科生想挤进AI赛道，必须扬长避短，把“AI+商业”焊死在职业规划上。1.AI应用产品经理/运营（最推荐）： 核心：不是设计APP，是设计人与AI的协作流程。 准备：疯狂体验国内外AI产品，写深度测评。思考它们的场景、用户和商业模式。2.行业解决方案/售前（空间最大）： 核心：把AI技术“翻译”成客户能懂的行业价值。 准备：选一个你感兴趣的行业（金融、消费、制造），研究它的核心痛点，然后看AI能怎么解。我们的商科知识这时是巨大优势。3.AI时代的组织与人才发展（未来蓝海）： 核心：当公司全员都用AI，组织怎么变？岗位怎么重构？需要什么新技能？怎么做培训？这是OD/HR领域的下一个金矿。 准...