27届牛牛男孩想找日常后端/agent实习求痛批

之前学了 java 后端，做了苍穹外卖，后来学了 Python，机器学习，看了看 fastapi，langchain ，有几个 demo，现在在做一个 agentic rag，对 langchain 基本熟悉了，发现这个方向行业还没有以后固定的学习路径，以后应该怎么学🤔

非常适合准备入门Agent开发或者是毕业生拿来做毕设的同学！！！包含的技术栈：LangChain + LangGraph + RAG + Agent + MCP + Memory + Python + FastAPIAgent下又有ReAct-Agent、CodeAct-Agent、Plan-and-Execute-Agent 的三种范式的示例链接为：https://github.com/Shy2593666979/AgentChat目前项目的Star数量≈100，已经收获来自理想汽车员工、西安电子科技大学同学等等等等的一致好评，遇到问题，尽管的提issue，作者还可直接远程操控电脑帮忙解决，...

1.介绍下self-attention，计算其时间复杂度。2.为什么要用multi-head attention？3.PPO的clip机制？在线强化学习和离线强化学习有什么区别？RLHF是哪一种？4.为什么要用reference model? 为了解决什么问题？5.如何让多个agent协同工作的？举个具体的协同机制例子。6.如果一个agent误判导致策略冲突，如何处理？7.有没有用到类似AutoGen或LangChain的框架？为什么选这个框架？8.你是怎么设计agent的记忆系统？9.长期记忆如何存储？如果历史记录量非常大，怎么优化查询效率？10.有没有做记忆衰退，避免旧数据干扰新任务？11.你们这种模块堆叠的架构是怎么设计视觉问答模块和动作模块的协同逻辑的？12.human feedback是怎么被agent消化吸收的？有没有用rl进行策略更新？13.有没有做过模型压缩？比如在车载端或低端设备上的推理加速？14.如果量化后理解能力下降怎么办？怎么做精度补偿？15.你怎么处理响应速度与推理精度之间的tradeoff？是先召回再精排，还是单次生成？16.如果要做电商agent，你会选择哪些模态的信息作为输入？比如文本评论、图像、视频、购买记录？

一、教育背景 二、实习经历 三、项目经历 四、技能清单 五、个人评价 下期来讲每一期应该怎么写，持续更新！