金融的行业垂直agent

2026年是 Agent 技术全面落地的一年，身边越来越多的小伙伴开始关注 Agent，想要系统学习，但却卡在了起点：   零基础：面对 AI 圈不断出现的新概念，不知道从哪开始下手；   无实战：看了一堆思维链、自我意识、驾驭工程等的概念，真写代码时还是一头雾水；   文档坑：优质项目多是英文文档，找不到成体系的国内教程。   在 GitHub 上搜 Agent，仓库成百上千，到底哪个才适合新手？别慌，项目贵精不贵多，今天给大家推荐两个 「适合中国宝宝体质」 的硬核开源项目。 一个帮你快速祛魅，看清 Agent 的极简本质；一个带你系统进阶，掌握完整的工程链路。 1. 入门：Learn Cl...

今天跟大家分享两个Agent和RAG相关的比赛。27届找实习的伙伴可以自己去参加一下，认真做完，我只能说：比培训机构的项目好太多了。下面直接上比赛信息。🏆 比赛一：KDDCup 2026https://dataagent.top/赛题名称：用于复杂数据分析的数据代理涉及的技术点：SQL数据、PDF数据的预处理长问题拆解与多步解答工具调用多模态数据推理这个比赛是数据挖掘领域的世界杯级别，含金量不用多说。🏆 比赛二：DataFountainhttps://www.datafountain.cn/赛题名称：具有多模态能力的客服智能体设计核心目标是解决：多模态信息理解不准、幻觉回答等痛点。赛题聚焦“多模态感知 → 精准理解 → 知识增强”全链路，要求设计一个具备以下能力的智能体：多模态对话理解RAG知识增强多轮对话与幻觉抑制这个比赛是为产业级客服系统提供技术储备，非常贴近真实应用场景。💬 题外话其实参加比赛也没多难，核心就是两件事：坚持 + 努力思考。主播也推荐阿里云天池的Search Agent比赛，实验室的师弟师妹去参加了，成功拿下了第八名。我看了一下他们的解决方案，其实也没多复杂。就是一个Search Agent，主要用了ReAct模式来完成多轮迭代搜索。虽然核心框架不复杂，但真正做出成绩，里面涉及到的细节处理还是很多的。这也是区分名次的关键所在。📌 总结如果你27届找实习，简历上缺项目经历，去参加这两个比赛就对了。一个是KDDCup 2026（数据分析Agent方向），一个是DataFountain（多模态客服Agent方向）。认真做完，写进简历，比市面上绝大多数培训机构的项目都管用。

1. 什么是 LangChain？LangChain 是一套面向大模型应用开发的框架，核心目标不是替代模型本身，而是把模型、提示词、检索、工具调用、记忆、链式编排这些能力串起来，方便做复杂应用。它更像是“应用层基础设施”，把原本散落在 prompt、API 调用、向量库、工具调度里的逻辑统一起来。2. LangChain 包含哪些核心概念？LangChain 里比较核心的概念主要包括 Chains、Components、Prompt Templates、Example Selectors、Output Parsers、Indexes、Retrievers、ChatMessageHistory、...

感觉没了 感觉没了Hr说要去应届实习一个月感觉前面回答她的问题回的太差了