面试结束！拿下九坤创新agent！

看了小红书还有牛客上的一些面经，发现好多标题某某大厂的大模型应用开发的面试题全是考的算法相关的，这是真的吗？我也有过一两段agent的实习经历，我觉得agent开发更多的是偏向工程，想问一下面试过的师兄师姐真实的情况到底是怎么样的

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！

一面 40分钟  ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的 解释ai中的token token还有哪些用处吗 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文 向量数据库你了解的有哪些 向量数据库和传统数据库的区别 向量数据库的匹配相似度的方法  余弦相似度 面试官补充：欧氏距离（L2）   对余弦相似度的理解，是如何计算的 mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念 mcp由几部分组成 如何使用mcp的方法 electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的  没太明白，问了面试官后，说的是zod校验   function calling是什...

lz大四，在校期间一直不知道要去公司找实习，一直到大四才意识到重要性。于是一边秋招，一边找实习，最后秋招失败了，找了一个互联网公司的实习，干到了现在。我原本以为靠着这个实习经历能在春招至少比春招好一些，但直到现在，投出去的岗位虽然多，收到的面邀却一个也没有。字节的投递一直在评估中，快手简历挂了两次，其他的也一直没有回信。不知道我接下来该怎么办，我应该升学吗？•我即使读了研毕业，以我的专业，就业压力一点也不会减小•我转了码，作为半路出家的我，也打不过科班出身的人吗我应该延毕刷一年实习吗？•但延了毕就像坐过牢一样，谁都会问一嘴怎么回事我应该去国外升学，试着在擅长的日本就业吗？•但我是外国人，外国人本身在日本就饱受歧视，我作为外国人去了也很难找到工作吧