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猫罐头
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04-19 22:06
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
这个问题我问过几个正在做Agent的朋友,综合他们的回答整理了下。
基础得先打牢。LLM的基本原理要懂,不需要能训练模型,但得知道prompt怎么写、上下文窗口是怎么回事、为什么模型会幻觉。这些是地基,地基不稳上面全是空中楼阁。然后是框架。LangChain和LlamaIndex是目前用得最多的,几乎每个Agent项目都绕不开。但别只会调API,得理解它们的设计思路,比如chain是怎么串联的、memory是怎么管理的、tool calling是怎么实现的。RAG是必学项。Agent大量依赖外部知识库,向量数据库至少要会用一个,embedding是怎么回事要清楚,检索策略怎么优化要有概念。工程能力别忽视。Agent本质上还是个软件系统,API设计、异步处理、错...
想从事Agent应该学习...
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02-26 11:47
大连科技学院 测试工程师
26届本科,这样的简历春招能拿到offer吗
明明就不饿:
看不懂你到底会啥,什么岗位
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04-14 12:56
东南大学 嵌入式软件开发
28届找实习找到崩溃
快一个月沟通300次,要简历30次,面试三个全挂😭日常实习难度这么大吗?找实习找到道喜破碎。是我简历太烂了吗?求指教。
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04-17 10:07
广西大学 算法工程师
Shopee AI应用开发 一面
1. 自我介绍,围绕一条链路说明你做过什么、你负责什么、难点在哪2. 一个面向多业务域的 Agent 系统,为什么不能只用一个大 Agent 把所有事情做完单 Agent 的问题不是“不能做”,而是做大以后上下文会混杂,知识边界、工具边界和状态边界都不清楚。比如订单查询、风控审计、赔付建议、配置解释,本质上就是不同任务类型,它们需要的知识、状态和可调用工具完全不同。如果硬塞到一个 Agent,模型容易被无关上下文干扰,也容易误用工具。实际工程里更稳的做法是做任务拆分:入口先做路由,再把请求交给垂直 Agent 或垂直 Skill 处理。3. 对多场景、多上下文的请求做路由时,如何判断当前应该调...
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