回忆一道题

在 Claude Code、Cursor 等 AI Agent 工具的使用过程中，MCP（Model Context Protocol）与 Skill（Agent Skill）是两个高频出现的能力扩展概念。二者看似都是为了增强 AI 的能力边界，但在设计哲学、技术架构和适用场景上有着本质区别。本文将从这三个维度，彻底厘清两者的核心差异、存在价值及选型原则。一、一句话核心区分MCP 和 Skill 是 AI Agent 能力扩展的两大核心支柱，定位截然不同：MCP 解决「连接」问题：让 AI 突破自身数据局限，访问外部世界的工具、数据源与服务。Skill 解决「方法论」问题：为 AI 注入专业的...

好烦，找不到实习，麻烦大佬看看简历是哪里出了问题

很多同学，在有了一定工程基础之后，想顺应现在的潮流去学习 AI Agent 的开发，但是又苦于没有入手的项目，网上的教程要么又臭又长，要么就是在割韭菜，很难学到真东西。但其实很多开源项目的实现就能让我们学到非常多的东西了，如果让我推荐的话，我一定会推荐 langchain 官方的这个基于 langgraph 的 deepagents项目地址：https://github.com/langchain-ai/deepagents为什么推荐这个项目呢，先来看看这个项目的特点通过文件系统进行智能体记忆，保存上下文，这个也是最近比较火的 skills，openclaw，字节的上下文数据库 openVik...

1.实习介绍2.之前做过召回和粗排吗？对传统召回了解如何？3.排序和召回的区别在哪里？如果不考虑算力问题，可以全部送到排序吗？4.讲一下rankmixer的token设计？5.多任务的话，loss如何平衡？手调的话如何解决个性化不足问题？6.代码最长不重复子串