有这样一个问题：“在实际运行中，如果你的 Agent 陷入了 ReAct 循环，或者不断调用同一个错误的工具，你是怎么在工程上解决的？”为什么这个问题是“分金岭”？很多人做 Agent 还停留在 Demo 阶段，认为只要 Prompt 写得好，模型就能自动完成任务。但在真实场景下，Agent 经常会变成“复读机”：它发现工具 A 没给它想要的结果，于是思考一下，再次调用工具 A，如此循环，直到烧光你的 Token。深度解析：你该如何作答？一个标准的、有“工程手感”的回答，应该包含以下三个层面的策略：第一层：硬性约束（Stop Conditions）这是最基础的。你需要提到你设置了最大迭代次数（...

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

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心里话1、打工不要太认真，工作内容及格就行，不要太累。2、保证下班的学习时间，持续学习，很重要！ 上班很多时候是消耗性的输出，下班学习才是给自己的输入。Agent开发和传统开发1、传统前端/后端/客户端在大量裁员。原因是有了ai之后，岗位边界模糊，效率提升。又会做Agent开发，又能开发前后端的牛马，老板当然更满意。2、随着业务形态的转变，传统开发项目减少，对传统程序员的需求自然减少。更多的需求集中在AI产品。Agent开发和传统算法1、总的来说，Agent更偏业务，算法更虚。2、算法也会大量裁员。随着基模越来越强，不太需要stf，rl了。对Agent开发来说，基模越强，反而有更大的想象空间，...