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今天开会，领导：其他部门那些应用工程师，现在都改名叫AI应用工程师了...... 周会讲了下以后的绩效考评，大概意思是业务线分为 demo → beta → app 三个过程，demo部分可能只需要一到三天，一个人就能搞定。出demo后有专门的小组评估，如果通过，相当于就由你牵头负责这个小项目；beta阶段给你一些资源调度，完成初版，内部进行一些众测；如果效果好，再做成正式版，考虑一些并发，维护。提的demo通过得多的话，绩效也会高，但这个demo不一定是部门内部的，其他部门有些应用工程师现在都直接改名叫AI应用工程师了，当然我们还是有些优势（优势在哪...），所以我们要尽快地做些东西出来。 ...

真正决定实力的，并不是刷题的数量，而是对刷过的题理解得有多深。举个例子，小a刷了150道dp，但做完就扔一边不管了，没有总结，所以很多题还是不会；小b只做了50道，但每道都会复盘，总结反思，可以做到举一反三。结果是小b更容易掌握一类题，而小a可能刷了很多还是不透彻，没有真正明白其中的本质。所以与其追求数量，不如把题做透。综上，如果能深度理解反思200~300题就可以比较熟练了，而如果刷题不总结1000道题也未必可以悟出题与题之间的共同点。

Agent开发真的是越来越“无敌”了。过去，软件更多是被动执行指令，而现在的Agent能主动感知环境、分析信息、制定计划、甚至自主完成复杂任务。从智能助理到自动化办公，再到多模态内容生成，Agent几乎可以在各类场景中替代重复劳动，让人腾出更多精力去做创造性的工作。更厉害的是，现代Agent还能不断学习、优化决策，甚至在多人协作中扮演“协调者”的角色。对于开发者来说，它不仅是工具，更像是一个可以持续进化的伙伴。可以说，Agent开发的潜力几乎无限，已经成为推动智能化升级的核心力量。

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