登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文介绍如何用Java实现一个具备自主决策能力的知识库检索Agent,突破传统RAG“固定检索+生成”的局限。通过封装检索工具、集成查询改写与上下文管理,实现多轮对话中智能判断是否检索、动态生成检索词,并结合记忆系统提升准确率。全链路可运行,适用于复杂问答场景,是AI Agent落地的关键实践。
未来十年,人工智能尤其是大模型方向职业潜力最大。字节、阿里、腾讯等大厂对AI人才开出高薪(硕士起薪5万-6万元),远超行业平均水平。针对编程小白与转行者,一套由清华-加州理工双博士领衔的全网最全大模型学习资料已整理发布,涵盖学习路线、视频教程、书籍文档、行业报告、面试真题及实战项目,分四阶段(90天)系统教学,助零基础者掌握提示工程、RAG、模型微调与部署,实现转行高薪目标。扫码可免费领取。
本文系统探讨AI Agent在企业合规风控中的应用价值与落地路径,聚焦合同审核、监管报送、风险预警等核心场景,揭示传统模式效率低、标准不一、响应滞后等痛点。AI Agent通过自动化处理、规则+AI双重校验、动态规则更新等机制,实现效率提升80%以上,风险识别精准度显著增强。其可信架构融合边缘部署、隐私计算与沙箱审计,保障数据安全;通过API嵌入与多Agent协同,实现流程前移与智能闭环。案例表明
本文聚焦智能制造“智能体原生”时代,系统梳理AI Agent四大技术栈与三大技术主线,深度解析NVIDIA Isaac Sim、Genie Sim 3.0、LangGraph等十大前沿开源项目。文章揭示物理AI、多智能体协作、数字孪生+Agent融合的演进趋势,提出从场景选择到落地实施的全栈解决方案,强调知识治理、人机协同与评测驱动,助力制造企业把握智能化转型新机遇。
智能体(AI Agent)正推动AI从实验室走向产业落地,通过结构化设计与多工具调度,突破大模型在复杂任务中的能力瓶颈。当前,大模型相关岗位需求旺盛,薪资远超行业平均水平,成为程序员转型热门赛道。为此,一份由清华-加州理工双料博士领衔研发的全网最全大模型学习资料包已免费开放,涵盖从入门到实战的6大模块,含学习路线、视频教程、书籍文档、行业报告、面试真题及项目源码,助力零基础者系统掌握大模型技术,实
本文面向即将参加远程AI面试的求职者。远程面试的环境质量直接影响AI评分的两个维度——ASR语音识别的准确率(环境噪音/回音/音量)和CV视觉分析的稳定性(灯光/背景/摄像头质量)。一个糟糕的环境可能导致你说的话ASR转写错误率高达20%+、CV人脸检测频繁丢失——这些不是你的面试能力问题,但AI评分会归因到你身上。本文从技术角度拆解远程面试的4个优化方向——音频链路(麦克风/降噪/回声消除)、视
本文系统阐述了DATA+AI Agent从概念到企业级落地的关键路径,聚焦技术架构、数据底座、场景选型、安全可控与组织适配五大核心。提出“感知-推理-执行-反馈”闭环设计,强调以数据资产为根基,分阶段推进治理与应用;倡导从高频低风险场景切入,通过L1-L5成熟度演进实现价值释放;并构建“人在回路”安全机制与跨部门协同流程,推动技术与组织变革同步。最终建议:底座先行、安全前置、小步快跑、持续迭代,助
北森以基于PaaS的一体化HR SaaS为核心战略定位,依托自研PaaS平台,构建了覆盖招聘、测评、人事、假勤、薪酬、绩效、继任、学习等全场景的一体化HR SaaS。这意味着用户与系统的交互方式不再是点菜单、填表单、跑审批,而是对话式操作——你告诉AI同事一个目标,它主动拆解任务、调用模块、推进流程、沉淀记忆。以人事Eva为例,它处理的是入离职流程、考勤核算、员工咨询这些标准化工作,而薪酬谈判、组
本文为 AI Agent 面试系列第一篇,完整拆解 AI 岗位校招从网申到拿到 Offer 的全漏斗招聘流程。区分测评、笔试、异步 AI 面试、多轮技术面、HR 面各自的筛选目标、题型、高频翻车点和准备标准。文章澄清大量面试误区,提供分阶段准备策略与最小面试准备系统;强调面试不是刷题背八股,要理解每一轮面试官筛选逻辑,针对性投入精力。本篇只讲招聘流程,不涉及 LLM、Agent 等技术原理。
过去24小时,AI Agent领域迎来三大突破:Qwen团队提出Terminal-Universe,首次实现从终端轨迹反向重构可交互执行环境,打通智能体训练闭环;上海交大推出EarlyEval,通过早期行为预测将评测成本降低35%-50%;云安全联盟警示GitSpawn漏洞,揭示恶意Git配置可劫持AI编码智能体。开源生态同步爆发,Vercel用AI智能体单月关闭1500个GitHub Issue
本文系统解析8大主流AI Agent架构(如ReAct、Plan-and-Execute、Multi-Agent Hierarchical等)核心原理,提出技术选型决策树与避坑指南,聚焦状态管理、工具调用、成本控制与可观测性等工程挑战。对比主流框架与自研Runtime,展望MCP协议标准化、Agent Mesh及端侧Small Language Model趋势,强调AI Agent的未来在于工程架
随着大模型普及,专业人士纷纷打造专业AI Agent,但面临被复制模仿的风险。法律虽未设立“AI Agent权”,但可通过商标、著作权、商业秘密、反不正当竞争等多重制度组合保护。关键在于:从设计阶段起,将Agent拆分为可受保护的具体资产——如代码、提示词、知识库、品牌标识与用户数据,并通过合同明确权属、固定研发证据、注册商标、申请软著,形成法律护城河。避免仅依赖抽象想法维权,方能有效防范抄袭与侵
四十岁程序员初识AI Agent,从“看不懂”到厘清核心:Agent = LLM(大脑)+ 记忆 + 规划 + 工具调用(手脚)。突破语言模型“只会说不会做”的局限,靠Function Calling实现真实操作。主流框架如LangGraph、CrewAI提供组件化拼装,Harness则如开箱即用的智能车。关键不是追新概念,而是理解原理、选准技术栈(如.NET)、动手做项目,在实践中掌握“让AI真
最近后台被问爆了。好多兄弟私我,说自己做了两三年Java后端,想转AI Agent,但一看LangChain、RAG、ReAct这些名词就头大,怕自己算法不行、Python不会、面试被刷。其实我特别懂这种感受。因为我就是从那个状态里爬出来的。
一位2003年哈工大本硕毕业、拥有20多年开发与管理经验的资深人士,业余自研10万行代码且融入AI Agent的内部标准化工具,投出600多份简历却在杭州遭遇零面试。这种反差在脉脉引发共鸣。原帖用户讨论称,这一个人样本具有时效性,折射出资深能力与面试考察脱节的困境,大龄求职隐形门槛已然高筑。
原材料记录了分享者在不同业务场景下遇到的追问,本文不按面试公司逐场复述,而是把这些问题整理成一条工程链:业务问题、架构选择、上下文与状态、工具执行、可靠性保障、效果评估。这一环完全可以由程序完成。对于没有在生产环境真正做过的方案,可以明确说明:“这个场景我没有上线经验,如果由我设计,我会从权限、状态、失败恢复、成本和评估几个方面展开。Skill 上线后还会出现新的工程问题:怎样根据任务选择 Ski
我的做法:2周刷完吴恩达的AI基础课,再跟着李沐的《动手学深度学习》做了3个实操案例,把Transformer架构和Attention机制的核心原理吃透——原理这关过了,面试被问到就不会卡壳。校招那年进了字节写Java后端,一写就是4年——CRUD、分布式架构轮着来,大促的千万级并发也扛过,两次部门优秀员工拿到手,在外人眼里就是“稳定又体面”的标准样本。框架这块,LangChain躲不开,但别被“
人力资源社会保障部有关报告显示,据测算,当前,****我国人工智能人才缺口超过500万,****供求比例达1∶10。AI行业迎来前所未有的爆发式增长:从DeepSeek百万年薪招聘AI研究员,到百度、阿里、腾讯等大厂疯狂布局AI Agent,再到国家政策大力扶持数字经济和AI人才培养,所有信号都在告诉我们:。**最值钱的一层:懂电商的点击率转化逻辑,懂短视频的黄金三秒和流量规则,能把 AI 的产出
AI行业迎来前所未有的爆发式增长:从DeepSeek百万年薪招聘AI研究员,到百度、阿里、腾讯等大厂疯狂布局AI Agent,再到国家政策大力扶持数字经济和AI人才培养,所有信号都在告诉我们:。4.具备 MLIR/ TVM / XLA / Glow / NGraph / LLVM之类的 AI 编译器方面的经验者为佳。4.具备 MLIR/ TVM / XLA / Glow / NGraph / LL
北森以基于PaaS的一体化HR SaaS为核心战略定位,依托自研PaaS平台,构建了覆盖招聘、测评、人事、假勤、薪酬、绩效、继任、学习等全场景的一体化HR SaaS。这意味着AI不再是辅助功能,而是组织能力的构成要素——它记住每次面试反馈、沉淀每个员工的能力标签、主动推荐内部轮岗人选,越用越懂企业的用人逻辑。AI化后的系统成为组织AI大脑的记忆中枢:招聘阶段沉淀的候选人能力标签,入职后自动同步到员
AI Agent 开发是当下最热门、岗位需求最大的研发方向。许多人认为学习 AI Agent 开发需要很强的基础能力,其实这是一个误解。文章科普了什么是 AI Agent 开发,通过实例说明其本质是对大模型能力的二次扩展,围绕现有 LLM API 构建上层应用。文章还详细介绍了智能体的四个核心能力:上下文召回、工具调用、流程编排和状态管理,并对比了智能体与普通 LLM 应用的区别。AI Agent
大模型岗位很火,但简历上的 AI 项目大多是一个套路——调几次大模型接口、套一层 Prompt,再起个唬人的名字,看着像那么回事,面试官往深里问两句就露馅。问题从来不是「你做没做过 AI 项目」,而是「你这个项目拆开之后,里面到底有没有工程」。
对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?答案只有一个:人工智能(尤其是大模型方向)当下,人工智能行业正处于爆发式增长期,其中大模型相关岗位更是供不应求,薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家,给硕士毕业的优质AI人才(含大模型相关方向)开出的月基础工资高达5万—6万元;即便是非“人才计划”的普通应
智能面试纪要,是指基于AI语音识别与自然语言处理技术,将面试对话实时转写为文本,并自动提炼关键信息(技能、项目、行为实例)生成结构化评估报告的系统。它不是简单的录音转文字,而是面试数据的智能化沉淀工具。这个概念的底层逻辑包含三个层次。第一层是「转写」能力:AI通过语音识别技术将面试对话实时转化为逐字稿,支持多人对话场景的角色区分,识别准确率需达到95%以上才能保证后续分析的有效性。一家300人的科
面向背了大量八股文但面试口述混乱的技术岗求职者。拆解ASR语音识别+NLP语义理解+LLM追问生成完整技术链路,提供从知识碎片到结构化口述的5步表达矫正法,含211应届生翻转案例和7大误区对照表。
决定转行前,我花了整整两周做调研。第一,AI Agent创业的市场需求在爆发。2025年Q1,仅国内市场就新增了超过3000家AI Agent相关企业。企业端的需求远没有被满足——不是缺技术,是缺「懂行业+能交付」的人。第二,Java背景在AI Agent领域不是劣势。AI Agent的核心是系统架构、API编排、状态管理——这正是后端程序员每天在干的事。大模型的API封装、多Agent协作、工具
【摘要】一位拥有6年Java和2年Go经验的后端工程师转型AI Agent开发一年的经验分享。文章揭露了三大常见误区:1) 过度依赖框架而忽视核心的Memory管理,导致真实场景性能问题;2) 盲目升级模型而非优化输入质量,造成成本激增;3) 初期贪多求全却缺乏深度。作者通过法律文书Agent案例,展示如何通过工程手段(如意图澄清模块)将合同起草时间从4小时缩短至25分钟。针对转型路径,提出五步进
AI行业迎来爆发期,2026年最大机会在应用层!字节、腾讯等大厂加速布局Agent和AI技术,大模型岗位需求激增69%,年薪超百万。企业急需具备RAG、Agent智能体和微调能力的AI工程师。脉脉数据显示,AI岗平均月薪7.8万,远超传统行业。为助力开发者抓住风口,现提供免费AI学习资料,涵盖大模型微调、RAG开发及AI Agent搭建,并附实战案例与内推机会。立即扫码领取,抢占职业先机!
2026年最佳AI Agent框架对比指南 本文评估了7个主流AI Agent框架在生产环境中的表现,从原型开发体验、生产可靠性、观测支持等维度进行比较。核心发现包括: LangChain最适合需要快速原型开发复杂工作流并跨模型切换的团队,搭配LangGraph和LangSmith提供完整解决方案。 CrewAI凭借直观的基于角色模型,在多Agent快速原型开发中表现突出。 微软技术栈用户应选择M
第九季核心:用实现队友持久化(线程+配置文件),用MessageBus(JSONL文件)实现异步通信,解决“代理能组队、能发消息”的基础问题;第十季核心:在通信基础上增加“请求-响应协议”,通过request_id关联请求和响应,用状态机管理请求状态,解决“沟通有规则、可追溯、不混乱”的进阶问题;关键设计思想:从“无结构”到“结构化”是编程中常见的升级思路,比如先做功能,再做规范,这和真实团队协作
这些资料,对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库,这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程,希望也能帮助到你!凡事要趁早,特别是技术行业,一定要提升技术功底。
高德地图AI应用开发岗面试聚焦RAG与Agent技术实战,深度考察检索增强生成全链路设计能力。面试问题涵盖多路召回融合(RRF算法原理、权重优化)、排序分层架构(粗排/精排设计取舍)、文档结构化处理、Agent记忆管理及推理范式(ReAct与Agent Loop差异)等核心难点,强调工程落地中的技术选型依据与问题解决能力。整体反映出企业对具备全流程搭建经验、能平衡效果与性能的AI应用开发人才的迫切
摘要: DeepSeek V4-Flash 现已原生支持 Codex 接入,无需 CC Switch。用户需先安装 Codex(参考往期教程),随后登录 DeepSeek 平台获取 API 密钥(需注意保密)。通过官方文档提供的 PowerShell 指令一键配置,输入 API 后即可在 Codex 中直接调用 DeepSeek 进行对话。 行业趋势: 大模型技术(如 Agent、多模态应用)快速
面试官一般这么问:"你了解过Claude Code的源码泄露事件吗?从中学到了什么?"2026年3月31日,有人发现Claude Code的npm包(v2.1.88)体积异常——**59.8MB**,比正常版本大了10倍。
1.1 Selenium是一款主要用于Web应用程序自动化测试的工具集合。Selenium测试直接运行在浏览器中,本质是通过驱动浏览器,模拟浏览器的操作,比如跳转、输入、点击、下拉等,来拿到网页渲染之后的结果,可支持多种浏览器如,chorme,FireFox,IE等。业界通用的测试框架,不仅是web测试的标准,同时在移动测试领域也是底层的核心驱动框架;1.3 Python是动态语言;
2025-2026年AI Agent面试核心转向多Agent分布式架构能力。本文总结大厂高频考点:1. 架构选型:单/多Agent四大边界判断标准(能力/复杂度/可靠性/并行度),Manager-Worker与Peer-to-Peer混合架构优势。2. 核心治理:通过Topic路由、Quorum投票、DAG编排、四层隔离解决消息泛滥、结论冲突、状态污染。3. 工程实践:差异化调度、五层容错、权限管
近一年我帮人改过上百份带"Agent 项目"的简历,模拟面试也做了不少场。一个让我自己都意外的发现:项目做得不错但讲得很差的人,几乎拿不到 offer。同样的项目讲清楚的人,反而能拿到手软。