985LLM多智能体协作硕士

本人985软工硕士研一在读,导师给分配的方向是基于LLM的多智能体协作,想知道这个方向现在好找工作吗?感觉就算找LLM算法,也不太垂直吧?是不是需要自己学习llm相关再去实习什么的?
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昨天 18:07
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门头沟学院
大家好,我是一名28届的前端开发,最近团队需要启动一个Agent(智能体)项目,但我对这个领域还很陌生,想请教大家几个问题,希望能得到一些工程实践上的指点。1. 我的背景和困惑我只知道“Agent”这个概念和一些名词,但没有深入学习过。以前在学校学的AI课程(深度学习、CV、搜索算法)感觉偏科研理论,和实际工程开发好像不太一样。我看到现在很多招聘要求“开发+Agent赋能”,感觉这已经是一个普遍趋势了。看到有牛油评论说:“现在大厂就很迷,感觉要么就是算法+agent,要么就是开发+agent。还是招和原来一样的岗位,只是都要求赋能agent了   ”。真正的工程化Agent开发到底该怎么做?2. 我的具体疑问a.技术栈疑问:我粗略了解到后端好像用Spring AI比较多?想请问在真实的产业项目里:后端主力语言是Java还是Python?各自的常见技术栈和框架是怎样的?b.开发流程疑问:我之前的理解实在太少了,以为就是“接入大模型API + 优化Prompt”。真实的Agent工程开发,到底包含哪些核心环节和模块?(比如除了调用模型,是不是还要做任务规划、工具调用、记忆管理这些?这些要怎么深入学习呢?要和科研深度学习一样跑“炼丹”项目读论文吗?)3. 我的角色定位:我本身是前端开发,自己写的toy是用Node.js 还有 express 框架做全栈项目。像我这样的背景,在一个Agent项目中:具体能从哪些方面入手去“赋能”?除了做个展示界面,在Node.js这一层能做哪些有意义的AI集成或能力封装?4. 求分享、指路我现在的认知太少了,非常需要一个从工程视角出发的学习路线和方向指引。希望大家能分享一下:我应该按什么步骤去学习?重点要掌握哪些工具和框架?作为前端/全栈,在实际业务里面怎么赋能agent?当前我的学习突破口在哪里?----------先谢谢各位大佬了!
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