很多同学，在有了一定工程基础之后，想顺应现在的潮流去学习 AI Agent 的开发，但是又苦于没有入手的项目，网上的教程要么又臭又长，要么就是在割韭菜，很难学到真东西。但其实很多开源项目的实现就能让我们学到非常多的东西了，如果让我推荐的话，我一定会推荐 langchain 官方的这个基于 langgraph 的 deepagents项目地址：https://github.com/langchain-ai/deepagents为什么推荐这个项目呢，先来看看这个项目的特点通过文件系统进行智能体记忆，保存上下文，这个也是最近比较火的 skills，openclaw，字节的上下文数据库 openVik...

大家自己看  

今天下午活干完了，偷偷刷了两道力扣，伸懒腰的时候正好看ld在看简历，闲的无聊就也打开了薄丝，想随便刷刷，结果正好给我推了ld正在招的岗位，本来想看一看当时和他的沟通记录的，结果因为30天没发消息，点击立刻沟通是自动打招呼，“我是xxx，可实习6个月......”当时设置的招呼语小作文直接发出，我看了眼坐我旁边的ld，赶紧撤回，退出软件，突然想到还有名字头像啥的于是，福州某高中学历的许昊龙先生堂堂登场

不知你是否是这样，习惯按TapTap补全代码；偶尔遇到个线程问题，忘记了语法，就直接对话框问AI；甚至在新项目初始化的时候，直接全部交给AI。AI Coding已经融了大部分的开发生活，使用已经是一种习惯。但即使你面试的AI Agent岗位，面试官还是会照例问你八股，这还有必要吗？我已经tap链接大脑，AI 代替思考了呀？ AI 现状  很多产出变得更像“对的”，但更难确认它真的“能上线”  传统工作模式下，我们编码的工作受限于思考，心流的过程。但如果测试时发现问题，可以快速在脑海里定位到大概位置，心中有码。 而与AI人机协作后，我们更多的时间花在编码后的测试，因为代码没过脑，很多写法可能与现...