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「Agent 系统」找到 426 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…个带评估、能上线的完整应用 把过往后端项目「AI 化」重做一版 常见误区 停在 Notebook 里跑 demo,不会服务化 想先系统学完 Python 再动手,迟迟不写 在校生的机会点是:你有整块时间做深项目,把一个 RAG 或 Agent 做到有评估、能上线,深度就压过大多数只会调 API 的人。3 年后端的机会点是:你那套「怎么把服务做稳、把数据管线搭起来」的经验,正是大模型应用岗最缺的一半,别把自己当新人,要当「带着生产经验来做 AI 的工程师」。 一个很努力但没用的…
匹配正文：后端工程师是转大模型应用开发最有优势的人群。服务化、数据处理、性能优化、系统设计这些存量能力,占大模型应用岗日常工作的一半以上,真正要补的只有「模型这一层」:LLM 怎么工作、RAG/Agent 两套范式,以及一套从「确定性对错」换成「概率 + 评估」的新直觉。别推倒重来,把已有经验翻译成大模型系统的语言就够了。 作者:吴师兄 | 适合:Java/Go/Python 后端、数据开发、想转大模型应用岗的在职工程师与在校后端方向学生 | 前置:写过服务化项目,了解应用岗和算法岗的…
匹配正文：…试官要的不是「你做过多大的项目」,而是「你在项目里做过多少真实的技术决策」。一个自己从零搭、每个环节都讲得清为什么的 RAG 或 Agent 系统,胜过任何跑通就完事的教程 demo。项目经验是可以在 4-8 周内攒出来的,前提是做的方式对——带评估、留 badcase、每个取舍都能讲清。 作者:吴师兄 | 适合:想转大模型岗但手里没有「像样项目」的在校生和后端工程师 | 前置:了解应用岗和算法岗的区别,大致知道 RAG / Agent 是什么 没在公司做过 ≠ 没有项目经验…
学习内容与项目面试，在同一条路上。