最近看了好多同学简历中的项目经历都已经变成一个AI项目加一个常规项目，而且大家似乎很有默契的形成了一个RAG项目+商城、优选、秒杀项目.....很难不让人感慨，在这个古法编程向vibe coding过度的时期，大家又默契的写出了同质化如此高的简历。如果大家厌倦了写商城类这种极致并发的项目，害怕自己经不住面试官对大流量技术设计的拷打，那不妨关注一下由楼主开源的异构数据源流转系统datalinkx。不同于c端项目浮夸的流量和并发，在后A(AI)、B(BigData)、C(CloudCompute)时代，datalinkx的优势在于其大数据垂直领域的业务价值。为什么选择搞异构数据源流转项目每到春招秋...

1. 先做一个简短的自我介绍，重点讲你和 AI 应用开发最相关的经历2. 讲一下你做的这个Agent项目介绍一下核心链路一般是用户输入问题后，先做意图识别，再判断是走直接生成、知识检索还是工具调用。技术上可以拆成接入层、编排层、检索层、模型层和观测层。编排层负责 Prompt 模板、上下文管理和工具路由；检索层负责文档切片、向量检索、关键词检索和重排；模型层负责对接通用大模型和总结模型；观测层负责 trace、耗时、召回质量和最终答案质量。 public Answer handle(QueryReq req) { Intent intent = intentService.detect(req...