最近读了腾讯写的文章，简单自己做了下总结和理解，又有了新的输入，不愧是腾讯👍 一、学到的核心知识 1. 大模型推理的两大基石  Continuous Batching（连续批处理）：传统批处理要求一个 batch 内所有请求"同时开始、同时结束"，但 LLM 输出长度不可预测，会浪费 GPU。vLLM 把调度粒度从 request level 下沉到 token level——每一步看哪些请求"差几个 token"，就调度几个 token，把短请求填进 batch 的空隙里。 Paged Attention：传统做法一次为请求申请全部显存，碎片严重；P...

给点建议吧，找不到实习了😭  

这几个月匆匆忙忙连滚带爬，三月都没怎么投，四月底投了几家，基本没有回复，最后一家发了offer，没去（就一面，没有聊技术方面问题，问了一下基本问题就过了，太假了）😃准备准备一下八股和项目，竞争力太弱了，只能说大一大二太摆烂了，大三才开始准备

有以下亮点：1. 多智能体协作，主智能体调度子智能体完成特定领域的任务，比如报告生成（如p4 p5 都是报告生成的结果） 数据分析2.丰富的工具：深度搜索 网页爬取 图片生成 报告生成 多模态rag检索 代码执行器 等等3. Plan/Execute 和 ReAct 混合执行模式 并结合动态replan机制在工具调用失败时重排任务4.支持将复杂任务拆解为多个可并发子任务，提升复杂场景下的可拆解性、执行效率与协同能力5. 构建 Agent 的 Skill + SOP工作流引导机制，将专家能力与执行流程模块化沉淀为可复用能力6.闭环学习机制，每次任务都能基于当前任务内容检索过去相似的任务计划，实现...