从“会聊天”到“能干活”：一篇讲透 Agent 开发求职、实习与简历的文章“Agent（智能体）开发”这两年火得很快：朋友圈在晒 Demo、公司在招人、面试在加题，但很多人心里还是一团雾——到底什么算 Agent？实习在干什么？怎么找工作？简历怎么写才不虚？以及最现实的一句：怎么判断这份实习到底值不值？这篇文章就用工程化视角把它讲清楚：Agent 不是玄学，而是一套“LLM + 工具 + 状态 + 评测 + 线上约束”的系统工程。会写 prompt 只是入场券；真正的竞争力来自你能不能把它做成“可用、可控、可评测、可迭代”的产品能力。一、先把“Agent”翻译成人话：它到底是什么？很多人对 A...

30*18，服务端，应该是全网最低价了，秒拒绝

求锐评，兄弟们，后端开发 + 大模型应用开发，可以直接冲27届暑期实习吗，实在不行日常实习也行

背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...