这段时间越来越强烈的一个感受是：现在不少人对 Agent 开发的理解，还停留在“接个大模型接口 + 配几个工具 + 跑个演示页面”这个阶段。但只要项目开始往真实场景走，问题立刻就会从“能不能跑起来”，变成“能不能稳定工作”。也就是说，Demo 阶段拼的是搭建速度，落地阶段拼的是系统能力。真正折磨人的，从来不是那几行 API 调用代码，而是后面一整串工程问题：工具该怎么组织，模型才能正确选用？检索链路怎么设计，召回效果才足够稳定？上下文越来越长时，记忆如何管理？模型一本正经胡说八道时，系统如何收口？想让体验更自然，流式输出该怎么处理？这些才是 Agent 开发真正开始“见水平”的地方。先说一个现...

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

前30min自我介绍+项目经历。ps:项目经历感觉没问很深的细节，也没拷打，就看我简历的技术栈来问的（看你这边写熟练mysql，那巴拉巴拉，看你熟练http，tcp，那巴拉巴拉）。agent项目细节一个没问。项目部分问题：1.你这些是实习项目吗？（我说找的然后自己做优化）2.你这个里面为什么用Lua脚本？3.redis那个服务端，怎么保证这个原子性的？4.redis的实现架构上，比如说他的线程模型，进程模型，以及他的并发角度，来解释一下他的原子性。5.redis的持久化策略？为什么两个都用？6.我看你用了一个令牌桶+滑动窗口双算法限流，这个地方能简单描述一下调研了哪些限流方案？，或者你了解哪些...