1.介绍你的agent项目，为什么做？能解决什么问题？有什么收益？2.知识库agent是搭建在哪里，线上？还是线下？3.大模型是如何选型的？4.RAG知识库的搭建流程？5.在RAG系统中，文档分割大小和检索TopK参数的选择是如何确认下来的？6.你的Mutil-Agent是如何协同的？7.有没有做过本地化部署的模型？8.另一个项目拷打...9.反问...总共耗时在25分钟左右

最近十分焦虑，本来计划找java岗的，结果现在这个时代，什么都要带上ai，本来就有一大堆java八股文没背，还要仓促的学agent，但学的都是基础呀。简历上那些都是提示词工程，让AI输出指令格式，然后程序判断，也没什么含金量。完全没有什么竞争力😭，唯一的竞争力就是实习时间可以长些吧。但我也找不到适合的学习项目，另一方面自己也比较着急。想要快点找实习。求大佬们指点一下小弟😭😭😭

从Claude发布了最新的Opus4.6模型之后，我就开始把搜索推荐场景的策略PRD交给Claude来写了。给它喂了业务背景、用户画像、现有策略逻辑、几组AB实验数据，让它输出一版完整的PRD。结果出来我看了半天，说实话，打个70分不过分。框架完整，数据引用准确，甚至连实验分组逻辑和新用户的兜底方案都写得有模有样。这个质量，比8年前刚转策略方向时的我写得好，更比现在的校招生写的好太多了。那天晚上我躺在床上想了很久。不是焦虑那种想，是认真地在盘，我这么多年积累的东西，到底哪些有护城河，哪些其实只是熟练度？下面是我自己的思考，和大家分享一下。先说能被替代的部分我觉得，AI能替代策略PM大概80%的...