26届ai agent还是前端

1、Attention本质是什么？从向量空间变换角度解释2、多轮对话中Attention如何导致历史信息衰减？3、SFT数据清洗的具体流程？遇到低质量数据怎么处理4、RAG的chunk优化策略有哪些？怎么评估检索相关性5、DPO训练中的梯度爆炸问题如何解决？简历项目深挖：1、多工具调度模块如何解决冲突检测？2、工具调用超时后的降级方案设计3、自主构建的评估数据集规模？bad case分析维度4、微调Qwen时如何设计learning rate scheduler5、Prompt优化模块的A/B测试方案

我第一家实习的公司是一家中小型的软件开发公司，主要为企业提供定制化的 Java 开发解决方案。虽然公司规模不大，但技术团队充满活力，注重技术创新和团队合作，给我提供了一个非常实用的学习平台。虽然公司在行业中的知名度可能不如一些大型企业，但其注重实用技术和客户需求的能力，让我在实际项目中学到了很多。对于我来说，这段实习经历虽然起步较为简单，但却为我的职业发展打下了坚实的基础。

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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