杭州淘宝搜推招聘Ai agent实习生

大佬们好，我想请教一个问题。首先我的bg是二本+强双非硕，目前研一下，c语言和javase最近都学完了，之后不知道继续学后端还是转嵌入式，我想转后端，但是现在ai发展越来越快，感觉未来就是一个程序员干三个人的活，拿1.5倍的工资，前后端被冲击越来越快，但是和ai相关的方向我这个bg又够不上，不知道否还建议我转后端还是说嵌入式

说实话，我入职的时候也是奔着Java后端去的，没想到工作几个月之后就慢慢转到Agent开发这边来了。现在回过头看，感觉Agent这个方向确实是个趋势，身边越来越多的项目都在往这上面靠，需求也在持续增长。当然我不敢说它一定是未来，但至少现在来看，这个方向的机会还是挺多的。我自己转过来的过程其实没有想象中那么难。因为Agent开发说到底很多底层的东西还是后端的活，接口、数据处理、服务对接这些Java开发的基础完全用得上，只是多学了一些跟大模型交互、工作流编排相关的东西。是有学习成本，但在实际项目里边做边学，进步还挺快的。现在我的部门有Agent开发的实习岗位在招人，而且工作内容我的体感上是后端相关...

方向：AI Agent可以理解为一个能使用LLM作为大脑，并配备规划、记忆和工具使用能力的智能体。它不仅仅是聊天，而是能自主完成复杂任务，比如帮你订机票、写一份市场分析报告并发送邮件、自动管理你的智能家居。适合：喜欢折腾、有想法、希望快速将AI能力落地到具体场景中的开发者。对产品、系统和自动化感兴趣的工程师。希望探索AI能力边界的创业者和研究人员。核心技能：LLM应用开发：熟练掌握提示词工程，了解如何调用OpenAI、Claude等API。Agent框架：熟悉主流的Agent框架，如LangChain、AutoGen、CrewAI等。编程能力：Python是首选，需要能够编写函数、调用API、处理数据，让Agent能与外部世界交互。系统设计思维：懂得如何设计Agent的工作流，规划其记忆机制，以及如何让它可靠地执行任务。学习路径：掌握Prompt Engineering：学习如何清晰地给LLM下指令。学习LangChain：它是最流行的Agent开发框架，通过官方文档和示例代码学习如何串联Prompt、模型和工具。动手做一个简单的Agent：比如做一个能帮你查天气、查资料、并总结成邮件的个人助理。关注前沿：多看看AutoGen和CrewAI，了解多智能体协作的魅力。AI Agent被认为是通往AGI的关键一步。目前它正处于爆发前夜，充满了大量的创新机会。

1、实时生成的聊天代理模型，如果线上出问题了，怎么定位这种问题一般先按链路拆。如果是实时生成类聊天代理，通常一条请求会经过网关、会话层、Prompt 拼装、模型推理、工具调用、结果后处理和流式返回几个阶段。线上出问题时，先判断是全量故障还是部分故障，是所有请求都失败，还是只有某一类请求延迟高、返回空、内容异常。定位时先看监控和日志。监控上看 QPS、平均延迟、P95/P99、错误率、超时率、GPU 利用率、显存占用、容器重启次数。日志上重点看 request_id，把一次请求链路串起来，看是卡在 Prompt 构造、模型推理、下游工具调用，还是 SSE/流式返回阶段。如果是模型输出异常，要回看...