#聊聊Agent开发#
Agent开发这块水挺深的,很多打着"AIAgent"旗号的岗位其实就是在调API接口、写写Prompt模板,真正的Agent开发得涉及规划器、记忆模块、工具调用这些核心能力的搭建。实习经历包装时别光写"调用大模型接口完成问答",要突出你在多轮对话状态管理、工具链编排、上下文压缩这些技术点的落地,比如"设计并实现了基于ReAct框架的Agent,集成5种外部工具,任务完成率从60%提升到85%"。判断实习好坏的标准很简单:看你是在真正构建Agent能力链路,还是只在做数据标注和Prompt调参。我自己动手做过一个基于LangChain的游戏攻略Agent,把攻略文档向量化后喂给模型,配合工具调用实现在线查询,虽然功能简单,但把检索、推理、执行这套流程跑通了,对理解Agent架构帮助特别大。目前Agent岗位很多藏在AI应用开发或者大模型工程师的JD里,建议多关注创业公司和大厂的AILab,比起传统后端岗位,这块更需要你在简历里展示对LLM原理的理解和动手能力。
Agent开发这块水挺深的,很多打着"AIAgent"旗号的岗位其实就是在调API接口、写写Prompt模板,真正的Agent开发得涉及规划器、记忆模块、工具调用这些核心能力的搭建。实习经历包装时别光写"调用大模型接口完成问答",要突出你在多轮对话状态管理、工具链编排、上下文压缩这些技术点的落地,比如"设计并实现了基于ReAct框架的Agent,集成5种外部工具,任务完成率从60%提升到85%"。判断实习好坏的标准很简单:看你是在真正构建Agent能力链路,还是只在做数据标注和Prompt调参。我自己动手做过一个基于LangChain的游戏攻略Agent,把攻略文档向量化后喂给模型,配合工具调用实现在线查询,虽然功能简单,但把检索、推理、执行这套流程跑通了,对理解Agent架构帮助特别大。目前Agent岗位很多藏在AI应用开发或者大模型工程师的JD里,建议多关注创业公司和大厂的AILab,比起传统后端岗位,这块更需要你在简历里展示对LLM原理的理解和动手能力。
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