ai agent怎么找实习

a 进的需要学到什么程度可以找实习？我们还是以真实案例去分析一下，看看已经找到 a 进的实习的同学学到什么程度才找到实习，因为真实，所以更具参考性。大家呢，如果想找 a 进的实习，可以参考下，尤其是大四的，建议认真看， 因为他也是大四，双非一本。这个就是正式岗位，只不过是先实习再转正，实习薪资是四千六，转正十二 k， 地点上海，看看需要学什么技术，这个呢，是 ai 应用下的全部技术，这个呢，是他所掌握的 ai 应用技术， 虽然说他掌握的不多，但是呢，他把重要的基础和 skills 掌握了，一般来说是使用 skills 来表示 ai 应用下的这个技术， 所以说虽然掌握的少，但是呢，他把该掌握的都掌握了啊。能找到实习的一个重要原因， microsoft 和 ready， 这个是后端的中间建技术， doc 之类的，这个是共同化能力的相关技术。 总结，其实上面的这位同学并没有掌握全部的 ai 应用知识，但是也找到了，说明这个 ai 的 岗位要求确实不高，建议如果你要找 ai 应用的七个部分都学一下，这样更稳，找到实习的概率更大。 内容就是 skills， 阿拉莫本地大模型部署， mcp 协议， ig 知识库， agent， skills， agent， agent team。 其中呢， mcp 协议和 agent team 了解一下就行，不用深入学习，因为用的不多。什么项目啊，我们来看一下项目，两个都很简单哈，一个是 agent， 一个是 agent。 总结，其实从上面图片可以看出，项目要求并不高，我建议做含有 agent 的 agent 项目，有人可能会说， agent 的 岗位做个 agent 就 行了，和 agent 有 什么关系？ 需要做它吗？首先，你要搞清楚 a g 的 智能体和普通 ai 的 本质区别， ai 呢，可以自主判断调用什么外部工具完成工作，普通 ai 只能回答问题。 i g 知识库是辅助 ai， 让 ai 回答更精准的一个工具， 所以 ai 的 智能体也可以使用这个工具，有了 ai 的 ai 呢，更强大。而且一个项目同时包含 ai 的 和 ai， 说明 ai 用的核心知识你掌握的好，因为你可以把它们结合起来做成一个项目。 ai 和 ai 的 放在一起做成一个项目也很省事，不用分开做两个项目。 其次，同时还有 a 技能和 i a g 的 项目，建议做两个，这样刚刚好。然后，系统条一定要考虑既对 i a g 和 i a g 的 系统条优， i a g 最合一的问题就是检测质量，检测的不准，他回答的就不准。 a g 的 问题是工具调用链路长，不稳定。面试的时候人家可能会问你对 i a g 和 a g 的 系统条优，你要是没有做过系统条优，你就回答不上来。面试的话就会大打折扣。总结，当你把 ai 用的七大部分学完了，就是我刚刚讲过的，面试的话就会大打折扣。总结，当你把 ai 用的七大部分学完了，就是我刚刚讲的，面试的话就会大打折扣。总结，当你把 ai 用的七大部分学完了，就可以找实习了。

hello， 大家好，这里是永泽。如果你参与今年暑期十一的面试，那么你就会发现，在大大小小公司的面经以及你自己面试中， agent 是 毫无疑问的一个热点。那么 agent 到底是什么？ ai 应用？工程师又需要什么样的特质？今天就由我来为大家介绍一下。 在我的前两段实习之中，也做过一些小的 agent， 但我对 agent 的 理解一直是比较广而不深，所以我找来了我的朋友，他在之前在百度和智普都分别做过 agent 的 实习，由他来为我做这么一个 ai 应用和 agent 的 这么一个学习路线。 这个路线呢，是与所有护端工作室进行这么一个际界境界。计算机伙计就是这样一直学习，去年还是清一色分布式和微服务，今年已经变成一对 ai 了。嗯，这一点我是非常清楚的。在去年十一月份，十二月份我在找实习的时候， a 阵呢，并不是热门，反而是一个加分点，如果你了解，你知道，那会对你有一些加分，那么在今年的三四月份，它需要你变成了一个你必须会的知识， 它本质上都是工程化的问题。所以如果对 ai 还有恐惧的话，可以试着了解一下。这个强调语言不重要，随着 ai 时代的发展，语言学习成本愈发降低，不要纠结自己使用什么语言，你喜欢哪个语言就用哪个语言去写。 这件事我想说了，最近直播有很多同学来问，关于 agent， 我 要不要学，去学 python， 我 要不要不要再学 java？ 我觉得在 ai 时代，嗯，语言是最小的这么一个限制，你只要学会基础的语法，那么后续的编写，呃，我觉得用现在的抠点 a 正的来说是非常顺利的，也是非常简单的。 我的建议是千万不要手写一只 y o 抠点就够了，只要达到你最后实验效果就够，那你就合格了。那么第一点，我们要介绍 ai 用工程师和 a 正的到底是什么？ a n 应用工程师就是在传统后端的基础上接入 l i m， 这里也会有并发症一致性等等。这个并发症一致性大家都会发现，这就是我们后端原先我们就要学的系列一些东西，就像很传统的宿对工程等等。那么 agent 就是 一个能思考，能调用工具，能执行任务的这么一个程序，系统 本质的拆解一个 agent 就 等于一个大脑，比如 l i m 手脚 torso m c p 记忆 memory 和规划。 那么总共呢？我们会拆分成三到四阶段来完成这么一个学习路线。一个介绍学习路线阶段一就是 ai 扫描 lm 基础的认认知就是我们知道，比如说 token， 这个 token 我 相信大家都知道，因为大家都在花钱换买 token 嘛。 上下文窗口温度投屁幻觉，为什么会胡说的呢？证明有提示工程指南，这个具体我就不展开了。 阶段二就是 a n 应用基础，学什么 prime， prime engineer 就 不是写提示词，而写接口协议，大家在进行后端开发的时候，有时候会为前端写这么一个 api， 就是 swagger 嘛。那么 在我的认知里头，这也是一个接口协议，你是为了控制 a r m 的 输出，重点就是一个结构化输出 jason， 然后如果加 test， 加上这么一个约束，少即是多。 第二就是 faction calling， 这就是核心能力，让 i o m 从聊天变成调用 api。 第三个就是 rack 非常重要，让 agent 呢拥有你所拥有的知识， 为什么需要 rack？ i o m 不知道你私有的数据，然后由于幻觉无法实时更新。就比如说我想让一个 训练好的大模型知道今天 nba 的 比赛结果，他是不知道，因为可能他的训练数据截止在二五年，那他需要用一个芝士库，外基的芝士库来获得今天的比赛结果，或者需要调用托尔来进行这么一个实时的搜查。那么 reg 是 目前 a 阵的技术战中使用最广泛，商业化最广泛的技术。 详细 rap 介绍呢？在这些路线呢，也都有啊，包括像最强的解析 rap 这么一个帝王分析。然后阶段一就是有一个自测，就是做一个知识问答。这么一个 agent 功能呢，就是上传文档，选取文档啊，这么一个向量化，然后再 im 继续文档回答啊，这是一个非常简单的一个 啊， reg 的 这么一个小工程，那么大家可以试用这么一个 web coding 嘛，就是通过 web coding 使用一些，写一些小 demo， 我 觉得这些使用基础的像 deepstack， 它都能完全来做。 嗯，来完成这么一个阶段一，这么一个小了这么一个编写，那么后续呢？还会有一些不？呃，像阶段三都写 agent， 然后包括像后续有些 agent 的 hines 也是我们最近比较火的 hinesignee， 都是放在后续的路线来介绍。嗯，今天呢，就先给大家呃进行这么一个简单的呃介绍，关于 agent 这么一个学习路线以及 raag 这么一个 agent 比较重要的一些知识 啊，后续的课程呢？慢慢会给大家。呃，分阶段来出。嗯，谢谢大家，谢谢大家关注我，因为我自己也属于要对 agent 进行这么一个深入的学习，所以跟大家希望能跟大家一起进步。

兄弟们，感觉好像真找到适合我的工作了，我发现我好像真挺适合干产品经理的， 最近投了一些简历嘛，一些大厂的暑期实习啊，这里面包括一些 ai 的 应用开发，还有 ai 产品经理，然后整体面试的感觉啊， 对于 ai 技术技术来说，因为他需要问你很多一些技术方面的问题，一些啊，甚至是底层的东西那，哎，这时候不知道就是不知道，所以就感觉你还是需要背很多东西，知道很多东西。但是刚刚面了一个 ai 产品经理， 感觉这个聊天一样轻松，就是，呃，根本都不需要思考什么，根本都不需要想什么，就把我我的这个思考方式和思考的这个思路啊告诉他，就感觉还不错了。然后面试官也觉得， 哎，我虽然我没有这个产品的经验啊，我之前只做过开发，但是他他也给出评价，就是说我还挺适合做产品经理的。 后面啊，后面看看面试结果啊，因为像 ai 应用开发，还有这个 ai 产品经理啊，都都面试过了，然后接下来就等结果了。

零基础入门 a 证需要学从头学起，学哪些技能才能去找实习呢？主播是什么水平呢？二本计算机语言基础学的也一般，字典也是从啥都不懂，一路踩坑踩过来的，一开始学的时候又是大模型又是框架，看着头都大了， 后来自己也慢慢摸出一些门道了。今天跟大家讲一下我是怎么学的。首先第一块就是先把 python 基础搞定，不用学太深，会点基础语法，能写个简单的小脚本，能调用个接口就够用了。 常用的库也就那几个，你照着练个两三天，基本都能上手实操了，不用死磕语法，够用就行。然后就是大模型的基础用法，说白了就是会调拆的 gpt 通，一千问这些的 api， 会写提示词，能看懂模型返回来的 jason 数据格式，知道了他说了啥，要干啥，这就够了。 再顺带学点简单的工具雕，有写个能搜索，能算数，能读写文件的小函数，知道怎么跟模型描述这个工具，让他知道什么时候该用就完事了。第二款就是搞懂 agent 到底是怎么干活的，最核心的就是 react 框架，简单的来讲就是先让他思考，再行动，再观察结果，然后循环这几个过程。 你得明白智能体呢几个基本部分，记忆、规划、执行、反思。比如怎么存聊天记录，怎么把大务任务拆成小任务，做完了怎么复盘优化，还有多轮对话，别让它失忆，怎么存历史，怎么控制长度，这些小细节一定要注意。第三块就是工程上的小技巧，让你的 a 政策能跑起来不崩。 首先让模型乖乖输出 jason 这样的结构化内容，不然你都没有办法调用这些工具，然后会来简单的流程控制工具跑崩了怎么补货异常， 这些小技巧扎上去，你的 agent 就 稳多了。第四款就是进阶一点的内容了，想做的更有技术含量就得学这些。一个任务规划，把复杂的活拆成一步一步来。再一个是 r a g， 让 agent 接上知识库，让他的回答更专业，不乱编。还有多智能体协助， 一个负责审查资料，一个负责写代码，一个负责审核分工干活。最后我再总结一下，框架真的不用贪多，精通一个就够了。 通用场景就学 learn train， 生态全好用，偏知识库就学 linux， 数学理论也不用死磕，懂点基础概念，知道大模型能干什么，不能干什么就不完就够 了。全程不需要你特别懂里边的理论，只需要理解各个模块的逻辑处理就行了，实操为主， a 阵的不上手哒很难学会。主播也是整理了一些适合小白的学习资料，有需要的可以在评论区打个 a 阵的带走。下期给大家分享几个我觉得还不错的学习课程，有兴趣的可以支持三连主播，我们下期见！

刚说那问题，自学怎么去转？自学第一怎么办？你要先了解 a a 训练师在招聘岗位呢？他们到底是干嘛的？包括我现在可以先说一下他的工作内容，什么是数据收集，数据收集是干嘛的？包括 a a 训练师，他需要一些模型训练，模型训练有什么流程？ 模拟训练相当有三个流程，我先跟你说结构，要了解模型三、模型训练有三个流程，就是预训练、强化学习就是预训练阶段，强化学习阶段，这两个大阶段是需要 a 训练师参与的。 紧跟着之后你先要去查，因为你现在上小破站任何或者是抖音平台，你去查模拟训练有哪些阶段， 了解基础模型的训练阶段之后，之后你再去干嘛？第二步，你再去看，再去看 boss， 他 有哪些岗位的要求？比如 现在跟你说一下啊，我给你，我现在我裁剪一个 boss 的 要求，比如他要求你要求你什么？你对数据敏感，包括他说了，比如他照片上写一个数据标注管理经验是什么意思， 对不对？你直接问模型，我要入职 a 训练师应该做哪些准备？你问豆包，他会给你讲的很一个结构性的告诉你，你先对这个岗位有一些具体的了解， 你知道吧？先对这个岗位，你先从我说的小白转行，先对这个岗位有基础的认知，就像咱们之前转设计一样对不对？无论你是干网页设计或者 ui 设计或者平面设计， 对不对？我们也是从不会到转到这行的，我们是不是也要学一些基础软件，对不对？我们先知道这个设计需要哪些软件？比如我去干平面设计，我需要掌握哪几个软件？主流的软件对不对？你网页设计和平面设计你需要掌握，软件又不一样，对不对？你现在比如干 ui 设计， 他的软件能力可能只需要你懂一些 figma、 sketch， 他 可能就不需要你懂 ps 了。比如你干那些平面设计，可能是不是需要你的 ps 功底， ps 软件更熟练一些？这就是你要细节到这。第一步就是你要去细化 a 训练师他具体的要求，你整个一些流程大概了解完了之后 之后，你在干嘛？看看某书，小某书里面也会有人分享 a 训练师具体的去收集去。第二步就相当于你要收集信息，收集那些已经在职的人，他们发的一些帖子，发的一些问题，把它整理下来，这就是你会对这个岗位又有一个进一步的认识。 天涯你还在，你可以扣个一，我就继续说。你还在，我继续往下说。好，那我就继续说。说到第二步了，现在是我们因为现在信息很好收集很透明，所以你把我前面说那些流程，你整理下来，梳理下来，完了之后， 你就会对 a a 训练师有一个比那些比你之前没有去深入了解过会明显一点。还有你可以搜搜公众号，我的小五，小五的公众号你直接说小五杠 a， a 里面我写了三篇 a 训练师相关的，写的很细，相当于我们课程里面的东西。小五杠 a 这个公众号你回头可以加搜一下，之后你会很了解模型具体是干嘛的，你了解完之后再干嘛？ 再去小某书去搜别人面试的一些问题，其，其实我直播间也准备了面试问题，我只是这是用手机播的，我之前用电脑播，会把面试问题投到屏幕上，那个也是免费分享的。 如果你想要那个面试问题，你后期如果真的想自己尝试入这个岗位，我准备的都是我们自己实际去面的面试问题，我们把它大概整理了有六七十条，就真实的 a、 h、 s 面试的问题，这些信息你也能收集到 好。面试问题收集到完之后了，你下面开始干嘛？直接根据他的简历去投，投那些你不想入职的公司或者是城市，比如你想投一线的深圳那边的公司，或者杭州的一些模型公司，你确定不会去那些城市，你就直接大胆投，但凡有人面你，你就直接面，因为现在基本上都线上面， 很少会让你直接线下的，基本都线上线上。你念完之后一定要去录音，录他们问的问题，录他们问的问题，你第一次肯定他们问的你一点都听不懂，没关系，强忍住，我们之前也这样，我俩也之前这样面了六七家， 大概你真实的他们手里的面试问题，他们问了什么东西，你心里也清楚了，紧跟着把它整理下来，整理下来之后干嘛？去查 去查，因为你现在用 ai 工具搜每一个问题基本上都能得到答案，这就是现在 ai 模型， ai 大 元模型对我们最好的点就是我们基本上问的一些问题，他都能给一些基础的认知，所以你把你之前你自己亲自下场面的面试 那个录音给自己整理完，这就我说的面试第二排、第三排干嘛第三排？比如你对整个的面试大概流程的就清楚之后再投你想投的公司， 再投你厂头公司。这个时候一定谨记，经常再次你，哪怕你准备一个月的时间，你投完之后，你真的拿到 off 了， 你觉得你没干过，你心里没底，但你可以不去，但是你最起码你对这个岗位，你发现你一定记住这个岗位门槛很低。为什么这个岗位门槛低？因为他相当于我给你举个例子，我给你举个现实中实际工作的例子。比如你问秦始皇出生于哪一年？ a 模型说公元前二百一十年。 b 模型回答，公公元前二百一十四年。然后又紧接着又他开始延展一些数据信息，数据什么？ 秦始皇不单只是统一了六国不单，还做了焚书坑儒这个事件，还统一了货币书通文、车通轨，他还会把秦始皇一些衍生的一些信息告诉你。这个时候你去作为 a 选项时，去判断这个模型，哪个模型回答的好，哪个模型回答的差， 你去给这个模型打分，给这个数据打分，打完分之后，你再给到模型投一个模型，模型就会自己，这就相当于 rew 的 model。 在 模型训练里面就是要强化学习， 先是由人类来指导指导 ai， 这就是 ai 训练时，它要规则，写些数据规则进行规，那些数据规则就是来给那些我们问的问题，包括我们问的 ai 每一段话， ai 给我们回回答的每一段话都是一条数据， 这是这后面背后都是通过 ai， ai 训练师，也就是我们调教过的，你认为如果你不调教模型的话，你可能会问到一些乱七八糟的问题，包括一些论语问题、道德问题，对不对？你现在我们现在问 ai 基本上不会出现那些问题，这些都是规则，就是 ai 训练师的背后写了一些规则。 这就我先说自学整个阶段，这样基本上自学如果你真的爱做到，绝对有面试，因为有人尝试过。

最近看到了一套美的的 ai agent 的 实习面经，题目难度中等，看似是在考八股，实则更多的是考察我们的工程落地思维。下面我们就来一起分析一下美的的 ai agent 题目应该怎么对答吧。第一题，面试官问什么是 ai agent？ 它和传统 l l m 应用有什么区别？ 很多人会直接说， agent 就是 能调用工具的大模型。这个答案不能说完全错，但太假，面市里基本只能算入门。真正高分的回答要讲五个点，目标驱动、任务规划、工具调用、记忆、状态反馈、闭环。 传统 l l m 应用通常是用户问一句，模型答一句，而 a g t 更像一个围绕目标持续行动的系统，它不仅要生成文本，还要能规划步骤、调用工具、使用记忆，并根据反馈继续调整动作。核心区别就一句话，从单次生成变成可执行任务的闭环。 这套题表面看都是八股，其实真正考的是工程落地能力。你能不能讲清楚，工具怎么调，状态怎么存、失败怎么兜底、效果怎么评估才是面试官真正关注的。第二道题，什么是方声 callin 在 a 整数中怎么落地？方胜 call 零不是模型真的执行函数，而是模型按照约定格式选择工具并生成调用参数。落地时要先注册工具 cdma， 让模型判断是否需要调用工具，然后模型生成工具名和参数，后端校验参数并执行， 最后把工具结果回填给模型。这里最关键的是参数校验、异常处理、权限控制和兜底机制不能省。第三道题， react 框架原理是什么？ react 是 reasoning 加 acting， 也就是让模型在推理和行动之间循环。简单说，模型根据当前状态决定下一步动作，如果需要外部信息，就调用工具 工具返回结果后，模型再继续判断下一步。它适合需要外部信息多步操作和工具调用的任务，但一定要控制最大步数，避免循环调用。第四道题， 如何设计一个支持多轮对话的 agent？ 不要只说保存上下文，这也是典型低分答案。更完整的设计是保存绘画状态、最近对话任务进度和必要记忆。 每轮输入进来之后，先结合上下文理解用户意图，再决定是直接回答解锁知识库还是调用工具。同时还要做上下文压缩和过期处理，否则轮次一多， agent 很 容易越聊越乱。第五道题， a t。 的 记忆机制如何存储和管理？短期记忆可以放当前绘画任务状态和临时上下文，长期记忆可以放稳定偏好用户画像或历史结论。存储上可以用数据库、向量库或缓存，但记忆不是越多越好，关键是要可更新、可删除、可解释， 不能偷偷无限沉淀。第六道题， r a g。 的 工作流程是什么？ reg 简单说就是先解锁再生成。离线阶段要做文档解析、清洗切块、向量化和入库。在线阶段要把用户问题向量化，召回相关片段，必要时做重排，最后让模型基于片段回答。 重点不是让模型自由发挥，而是让答案有外部知识支撑，最好还能给出引用来源。第七道题， r a g 里如何通过重排和限压优化准确率？成排就是对初步招回的结果重新排序，把真正能回答问题的片段放到前面， high 的是先生成一段假设性回答或假设性文档，再 用它去检测式和用户问题太短太模糊导致直接检测效果不好的情况。但这些优化一定要看评测数据，不能只凭感觉能讲到评测及召回率、命中率和人工评估 会更加分。第八道题， l l m 幻觉问题如何缓解？不要只说优化 prompt 这个答案太薄了。更完整的思路是用 read 提供依据，用工具查询实时数据，用约束提示词限制编造，再加引用来源和答案叫验。高风险场景还要有人审获，规则都抵。但一定要记住一句话，幻觉不能彻底消失， 只能通过工程手段降低概率。第九道题， landry， land graph 这类框架的优缺点是什么？优点是组建多，上手快，适合快速搭建 a 侦探 ig 和工作流圆形。缺点是抽象层多复杂，业务里调试和定制会变难。工程上可以先用框架验证思路，但核心链路最好保持可控、可观测、可替换。第十道题，如何实现一个 简单的文本相似度计算函数？常见做法是先把文本转成像量，再计算余弦相似度。没有 in binding 时，也可以用磁带模型或 t f i d f 做近似。面试里重点不是背名词，而是讲清楚三个步骤，文本怎么向量化，相似度怎么算，一直怎么判断。所以这套题表面是在问 agent r a g 和方胜拷令，其实真正考的是工程能力。面试官更关心的是你能不能把概念讲清楚，能不能考虑参数叫验异常兜底状态管理、可观测性和评测数据。如果你只会说 agent 会规划，会调用工具， 那只能算入门，真正拉开差距的是你能不能讲出工程落地里的坑。最后，需要 ai agent y a g 大 模型应用方向面试资料的可以在下面留学习，我挨个同步给大家。

hello， 大家好。嗯，今天是我作为 ai 产品经理实习的第四天，我想跟大家分享一下，呃，如何从一个产普通的产品经理或者说一个传统的开发去转为 ai 产品经理。 首先 ai 产品经理可能需要做很多种不同类型的工作，比如有的人他会去做模型的测评，对吧？或者说 a 卷子的测评，他需要 构建一个测评体系啊，让每次的这个开发出来的这个 agent 或者是这个模型它检测它的能力到底有没有提升，它的质量是怎么样的。那这这是 ai 产品经理的一个工作方向。 第二个工作方向呢，就是去做模型的选型，就是有的时候你啊不一定，对吧？就是什么模型贵就去选什么模型，因为你要考虑到成本，考虑到那个回答的这个时间响应速度， 所以呢，你就需要去在众多的呃大模型当中去选择什么样的模型是合适的，那这是第二个工作方向。第三个呢，可能是， 嗯，它也是一些跟开发的工作有点重合，就是去利用 ai 去啊，去做传统产品的一些工作，并且加上开发的工作，比如说，呃，传统开发需要画图啊，需要出一些设计啊 啊，甚至是传统的，嗯，开发它需要去开发前端，开发后端这些，那现在的有的 ai 产品经理 他可能就需要做这些工作，那我目前啊做的所做的主要的一个工作就是这一类，就是说利用去 ai 去开发，那这也是公司的一个目前正在探索的一个方向。 那介绍完这个，那我再介绍一下。呃，就是，嗯，为什么要选择 ai 产品经理？ 其实你可以看得见啊，不管你是传统的产品经理还是传统的开发者，你如果经常使用 ai， 你 就能感受到 ai 的 能力越来越强， 特别是 ai 在 这个像代码开发上面，或者是产品的设计上面，它的能力越来越强，你就能预预测到 未来这些传统的产品经理和传统的开发者，他们的岗位的稀缺性一定是在减少的，那么就一就是 ai 取代他们的，这可能性就会越来越大， 特别是你呢，在一些新闻当中，新闻当中看到各个大的公司，他们都在不断的去探索，不断的去利用 ai， 到底怎么样去能更好的取代我们程序员或者是普通的产品经理啊，这些人员，因为因为，嗯， 一个调查就显示嘛，呃，就是全球的这个服务，呃，这个全球的这个，呃 雇佣，这里面的经济，就是，嗯，岗位人员的这些，发工资的这些，这些经济远远超过大大的超过那些，比如说些啊，商品的交易啊，或者萨斯服务啊这些这些上面的经济， 那只需要在人员上面去啊，挖一个口子去，比如说拿将百分之十的人优化成用 ai， 那 就必那 这多出来的钱都远远的超过啊，过去的这种传统提供服务的这样的公司的这样的经济。所以呢，未来啊，这些公司一定是会啊，去不断的去取代人，不断的去把这些工资转化成他们的收入， 那这就是提到了重要性，那接下来就是说，嗯，你怎么去转吧？就是啊，我，我这个视频只是讲我这个工作方向嘛，就是说用 ai 进行开发这个， 那其实啊，对于传统的开发者来说，比如说后段开发，他转成啊我这样的一个 ai 产品经理是相对比较容易的，因为他有开发的经验啊，他， 呃，在使用 ai 的 时候，他知道架构大概是怎么设计啊？他这哪里会有问题？他知道开发一个系统，开发一个程序大概是什么样的流程，大概有需要哪些组成的部分。 但如果你是一个传统的啊产品经理，你想用 ai 来开发东西，这就困难很多。嗯，不是，你，呃，平时开发过一个 demo 或者是一个网页，你就觉得你能够开发出一个能用在公司 啊，能用在生产生产环境当中一个企业级的这样的一个应用，这其中牵扯了好多架构的设计啊啊，比如说这个前端，后端还有测试， 对吧？里面还包括业务的逻辑啊，业务的架构，还有这个数据库的选型，还有各种并发各种的等等。所以说，嗯，普通的产，普通的产品经理更难 啊，转成这样的一个 ai 产品经理。但是啊，普通啊，普通的一个开发呢，相对而相对容易很多， 那普通产品经理他要去怎么做才能转呢啊？一方面你可以选择其他类啊方向的工作，比如说刚才提到的前两个就是模型的这个测评，或者是模型的选型，这样的啊，如果你确实是工作，需要你这样去用 ai 来开发 来取代，比如说前端、后端这些开发，那你就需要真正的去做一些一些项目，去了解了解一些开发当中的一些底层知识， 他到底一个程序到底是怎么构成的那，呃，只要你肯学呢？也也是啊，没什么问题的。

又到校招、实习和跳槽需求集中的时间，很多人开始反复刷 j d 改简历。但这条视频不是聊求职技巧，而是借这个场景，看看一个人怎么把真实需求跑成一个可验证的 ai 应用。 对一个 o p c 创业者来说，第一步通常不是做完整平台，而是先抓住一个普遍的痛点，用户需要优化简历， 所以体验入口就是上传主简历，粘贴目标 j d 点击开始分析，系统会先生成岗位匹配报告，优势是什么， 短板在哪里，缺了哪些关键词、哪些项目结果需要量化，然后对照 j d 帮用户逐一修改，让他更贴合岗位需求。接下来，他会继续生成定制简历、求知信、邮件标题和投递话术，形成一份完整投递包。但用户通常不会只投一个岗位， 当他导入多个 jd 付费 agent， 就 可以判断哪些岗位更值得优先投。在为不同岗位生成对应材料投递前，系统会停在确认页， ai 可以 辅助分析、生成和填写，但最终投不投，必须由用户确认。 一个 ai 应用从想法走到落地，最容易卡住的往往不是创意，而是运行环境、模型接入和任务执行。 这时我们提供一套快速实现的方式，应用跑在七牛云拉斯上，模型能力接入 mas， 涉及自动化执行的部分，再交给欧本克洛这类 agent。 这只是一个例子，对 opc 创业者来说，关键是把一个真实流程产品化。关注我们，帮你从想法到落地更进一步。

哥，我待会学员给我发个截图啊，一点开一看，阿里有分，我看了好几秒，不是因为阿里有多稀罕，我清楚他几个月怎么熬过来的，对吧？二 a 的 本科， q s 的 硕士，科班出身，这个背景是市场上是能打的，他前后投了二十多场腾讯，二面挂快手，三面搞，中间还有一些公司一面都没下完，最崩溃的是 对吧？他在问我是不是他自己是不是要搞技术，对吧？因为为什么现在传统加班后端的增速在放缓。哎，印度的 这个岗位的萌长，他也自己感受到。云网业方转也是报名的一个学员，对吧？他其实转型没有那么难，他底子好，对吧？其实一两个月就上手了。问题在面试那后面复盘，其实有一个共同规律，就是啊，项目经理讲不出来，不是没东西做，是讲的方向完全不对，对吧？怎么穿？ 就是说问到项目他开始对技术名词，对吧？问到第二层怎么做决策，答不上来，问长引题，基本上问一个倒一个。那我们做三件事，对吧？首先第一是拆项目，不是说简章对旧站，而是说这个项目他的面试回答去解决什么问题。项目经理，面试官其实想问的就是你解决什么问题是吧？有什么背景，做什么东西，有什么成果？ 然后四月二十四号一面试，五月七号二面，五月八号三面，五月十二号安全面，对吧？后面就基本上 oppo 的 阿里的 ai 研发的手机， oppo 拿到 oppo 了也是会到的。学 员啊，求知这个方向其实方法很重要，我做很多球，我做这么久球，我发现是很多人面试官他就没有这关系，信息差，面试考点是面试能力是吧？面试官拿到你简历一刻他就想去怎么问你了，对吧？ 前前后一个多月他代码能力没变，这种能力没变其实也就是面试能力变了。那 a 方向其实也非常的有很多人，对吧？你简上大家东西都差不多，但是更重要是什么？看你能不能把项目讲清楚 对吧？如果说你一个人投了很多简历也没有回音啊，或者面试总发了二三遍，不是你的能力不行，是你其实也不知道方向，需要亲戚人给你个建议调整这个简历方向啊。但如果你需要也是想报这个 a a 类的相关辅导也得找我。

ok， 大家好啊，今天和大家分享一下怎么使用这个国内的自己的一款 ide， 好 吧？叫 t i e。 然后最近小米有那个百万亿 token 的 那个创者激励那个活动，然后我也是领到了一个两亿的一个 token。 好 吧，然后今天看怎么接入到这个里面。 然后这个你如果之前你用 vs code 开发的话，如果你用 vs code 开发的话，然后你你就可以直接从 vs code 里面导入进去。好吧，因为里面有些插件嗯，是找不到的，比如说 q 的 那个，那个助手 找不到的，所以你直接导进去就行，导进去就能用。 ok， 我 们稍等一下， 继续。天命。你好，这个咱们可以暂时挑过啊，让我们登录一下。嗯， 大家下这个软件的话，就在他官网下就行了，中国版的这个，然后下完之后你就那个傻瓜式安装就行了，点下一步就行了。 好，然后这边是我一个手机号， 然后咱们获取一下验证码， 然后登录一下。 好，现在其实就就就可以了，登录打开现在就可以了，先把这个关掉。对，然后他就自己就打开了 一局， 要不就不需要看了啊。然后这边就是他一个 a 阵子的工作区，这边是我们的一个代码的工作区， 看一下是否又到了。 ok， 现就现在已经导入进来了啊，有一些插件他是找不到的，比如这个。现在我不知道啊，上一次用的时候是找不到的，然后这个一般的话，嗯 嗯，它这个颜色主题颜色怎么怎么调来着，我忘了。 嗯，老师这里面看一下啊，主题我一般会用一个亮字，大家根据自己喜好来就行。 ok， 像现在咱们就是开始这个编辑一下，然后咱们从这里进来选择智能体，创建智能体。 呃，是这吧，我好像不是。这， 这是不是要添加模型啊？是什么不配其他模型？模型 id， mimo 模型 id 是 什么来着？我们看一下 这个 mimo 小 都是小写的， 一毛不有。然后密奥的话，我们好像是需要来这边去。 ok， 这是我连到的一个，嗯嗯，这个是要怎么怎么怎么去做的， 这个是不是我们需要去 创建一个 api， 我 们复制一下，我们每个输进去，然后这边是什么呢？ 先看一下能不能添加成功，添加失败，这是为什么？ 这调用这个根据发送过去的 api 是 用 您这个 u i l 在 哪， 然后是这个吗？哎，不对呀， 哦，这边是吧，一个完整的 u i l， 这个，这个， ok， 现在这一个模型就添加成功了，那现在的话，我们应该是可以就去选择一个了吧？这个咱们自定义的一个 memo， 一个 memo， 好 吧。嗯，这，这什么？ ok， 现在应该就就可以了，大家就可以使用了。 ok， 刚才咱们把那个 memo 记录到这个，呃 br e 里面了。然后咱们现在来简单测试一下这个 memo， 啊，是怎么使用的啊？看咱们是不是接触成功了，可以，然后点击这边这个 ai 测蓝，把它打开，然后我们确定选的是迷蒙 v 二零五这个模型。那现在我们就简单测试一下吧，比如说，嗯， 在本目录下帮我写一个这个，嗯， hello， hello world 的 测试程序，写一个 c c 语言， hello， word 四日程序。嗯，我们来我们称要 s 点 c c， ok， 让我们看一下它是怎么来完成的，能不能完成。 ok， 大家注意一下，现在我这里还是零啊，然后我一会看一下它有没有。 ok， 现在已经生成完成了，然后我们现在保留它这个语法没有什么错误，然后我们验证一下，好吧。 ok， 这边也有打印，已经输出了，证明咱们这个 mino 确实是被调用的了。那我们刷进一下这里，看一下咱们 mino 是 不是被用了。哎，确实，你看已经使用了这个四万 token 了。 ok， 这就是咱们一个分享，大家感兴趣可以自己去试一下。然后它这个 miimo 的 话，应该到这个月底吧，大家都可以去申请，还是非常好通过的，只要把你的 get 链接填上去就行了。 ok。

适合你的实习岗位你找到了吗？是不是感觉无从下手，又找不到合适的实习岗位？不如来试一下我的方法，使用 ai 查询网络上别人不会注意到的公开信息。以我自己为例，我们先来说一些最基础的玩法。打开豆包，帮我在长沙找新媒体 实习，有关的岗位帮我做成一个列表，里面包含公司信息、实习岗位、薪资亮点、联系方式。稍等片刻，豆包就可以给你生成一份相对完善的实 岗位列表。还有更加进阶的玩法，如果你有小龙虾或者是像 workbody 这样子的 agent 工具，同样将提示词丢给 agent， 同时在后面添加给我生成一份 word 文档。稍等片刻，你就可以获得一份相对完善的实习岗位列表， 瞬间就可以拉开与别人的信息差。同样的逻辑，你可以用 ai 在 网络上查找许多别人不会去研究的公开信息。你还有什么更加新奇的玩法？欢迎在评论区留言。

假如你从二六年五月份开始学 ai agent， 要多久才能入行？答案是三个月。你不需要学一年算法，也不需要把大模型论文全看完。你要做的是用九十天跑通一条最短路径，每天两到三小时学核心概念，做三个项目，整理一份能投递的简历。 第一阶段，前两周只打基础。我们需要先搞懂 agent 到底在做什么。简单说，它不是普通聊天机器人，而是一个能自己拆任务、调用工具、记住信息返回结果的 ai 系统。这两周就只抓四个核心，大模型调用、任务规划、记忆机制、工具调用。学完不要停在笔记里，必须亲手做一个小 demo。 比如让 ai 自动查询资料、整理重点生成一段报告，能跑起来比看十节课都重要。第二阶段，第三到第四周，学 agent 的 工作方式，重点掌握三件事，让 ai 分 步骤思考，让 ai 边执行边观察结果，让 ai 自己检查答案。听起来复杂，其实落到项目里很简单。 比如你让它做一份竞品分析，它不能只输出一段废话，而是要先拆任务，再搜集信息，再提取卖点，再生成对比表，最后给出结论。这一步学会，你就从会提问的人 变成会设计 ai 工作流的人了。第三阶段，第二个月开始做项目，别做花架子项目，直接做企业最常见的三个方向，智能客服、个人知识库、自动化报告助手。 智能客服练的是多轮对话和意图识别，个人知识库练的是文档解析、向量检测和答案溯源。自动化报告助手练的是工具调用、信息整理和结构化输出。 这三个项目做完，你简历上就不再写了解 ai agent， 而是可以写独立完成基于 a 阶梯的知识库问答系统， 支持文档上传、语义解锁、引用来源和多轮追问。这句话面试官一看就知道你不是只看过概念。第四阶段，第三个月专门为求职做准备，你要做三件事，第一，把项目部署出来，能现场演示。第二，把项目过程写清楚，包括你用什么框架， 怎么设计流程怎么处理，回答不准确，怎么优化提示词。第三，准备高频面试问题，比如 agent 和普通聊天机器人的区别是什么？工具调用怎么做知识库？为什么会答错，怎么降低幻觉？多 agent 协助适合什么场景？ 总之，企业招 ai 应用岗，不是要你造一个大模型，而是要你能把大模型接近业务流程，做出能用、稳定、可解释的应用。 所以这三个月的目标很明确，不是学完所有 ai 知识，而是做出能演示的项目，讲清楚项目逻辑，写尽简历拿去面试。最后，如果你不知道从哪开始，我把大模型基础 a 镇台路线图、项目模板和配套视频都整理好了，需要的话留学习，我挨个同步给大家，大家直接照着学，可以少走弯路。

a 政的开发方向，很多小伙伴是乱学瞎学，知识零零碎碎，而且你会发现不知道自己该往哪走，那这里面呢，两到三个月的入门计划，你大概需要怎么学？小赵是要强调根据你未来的规划的不一样，这是分两种不同的思路的，一种思路就是你现在对于 a 政开发这块是个空白。 那么这种小伙伴，你想成为 agent 的 开发工程师，建议你全套的去学。什么叫全套的学？先解决 python 和 python 框架，再解决深度学习，解决大模型，解决大模型的架构，解决算法，然后再切换到 agent 的 项目开发。 事实来讲， agent 的 这个东西最值钱的，也是最有效的学习，就是项目驱动。但是呢，这种小伙伴因为需要从底层 打捞自己的根基，一步一步的迈上来，找到一个全职的 offer。 其实来讲，这个过程差不多得需要五个多月。还有一种小伙伴是什么呢？他现在已经有很不 错的编程经验，只不过过去这么多年，做前端的，做 java 的， 做 c r 加的 c sharp 的 无所谓，他已经干了很多年的成学了，只是他现在缺乏结合 ai 的 能力。做 a 整开发 这种工程师转 a 值的，那就更方便。全程差不多两个月，最多三个月。那么这个过程大概需要怎么个流程呢？无非先花一周的时间补一下 python， 你 千万不要跟我杠说 python 也不是一周能搞定的，是这样的二八原则，花百分之二十的时间 学百分之八十的情况下用到的高频的那些 python 语法。 python 里边儿包含的东西太多了，但是很多东西跟你做 a 证开发没有什么直接关系，那么接下来呢，直面两大框架， long chain、 long graph。 先学 long chain， 先用 long chain 跑通一个项，再学 long graph， 再跑一个项，一个框架一个项。基本上来讲，你转型到 a 智能开发没有任何的问题。至于基础框架的那些语法， 依然是一个礼拜解决。就老程序员或者说你有 python 编程经验，千万不要在语法层面上纠结现在是什么时代，是 ai 时代， ai coding 能给你非常强的辅助， 千万不要背那些条条框框，就相当于拉低了自己的生产效率。那么未来呢？项目制驱动我刚才已经说了，都是在项目中一步一步的就把大家带出来了。 对于这个 ai 应用开发或者 ai 的 开发感兴趣的小伙伴，小赵是准备的全流程的一个路线图，非常清晰地展示出来了上线项目大家到底要学习哪些知识，哪些技能？感兴趣的小伙伴呢，可以找我领取。

今天来唠一唠，如果要是想干这个 ai 应用或者是 ai 的 开发的，这个都需要会一点啥呢？我这方面确实没啥了解啊，所以说我就找来了我身边的大神啊，就是通过三个问题来给大家一个大概的了解吧。啊， 那你首先先做一个自我介绍。大家好，我是栀子的同事，我其实是一个后台开发，但是最近一直在研究 ai 落地的相关的技术吧，所以主要还是看栀子有啥问题想问。我就是 先问第一个问题吧，就是现在我们如果只学一个 java 呀，或者只学一个前端，就你感觉还够用吗？其实从以前来说都不太够用，因为你现在看到市场上的招聘，那全都是全站的一个开发嘛，然后特别是 ai 来了之后，你不仅要写前端，后端你可能连测试和运维都要干了，所以如果你单纯只 学一个 java 或者 python， 或者是前前端的 real， 肯定也是不够用的，你可能都要有设计，就即使你不要，你不要了解很深，你也是要有一个全面的认知， 是一个项目的从零到一的落地的每个流程你可能都要略知一二，但也确实在我感觉就是啥呢，在 ai 时代就是人少活就变多了。 那我想问第二个问题，就是你看咱们学了这么多东西是吧？啊，我头就很大呀，就我天天背八股文，我还要写一些算法题啥的。那你说我，我现在还用整这么细完了，我是不是只会用就行了呀，你说 其实我也很讨厌刷算法题被骂过人吧。就是，但是呢，但是呢，如果你是想进大厂的话，据我了解啊，现在除了可能除了阿里有些部门是考察 web 扣顶之外， 呃，像别的大厂可能还是以立扣还是一个必选项吧，就如果想进还是得刷算法题，但是我个人认为现在性价比不高。也根据我自己的观察吧，就二六年上半年的时候，其实大家对考察算法题的兴趣也不大了，就主要还是要深挖吧。就二六年上半年的时候，其实大家对考察的会比较深一点，但是 传统的八国文还是会问的，包括像我们做后端的话，有一些什么中间件啊，然后有一些啊，场景题啊，可能以后会更加偏向于一些系统架构设计的一些题目， 但是如果你想要一个拿到一个比较好的 offer 的 话，可能还是得刷，虽然是很痛苦，但是我就感觉就是碰上一个好项目真的很不容易，就像咱们天天就写那老破登山改茬，我都写烦了， 就感觉挺恶心的。这所以说就第三个问题吧，就是说就是现在有这些 ai 这些新岗位啊，就相较于传统开发来说吧，就我们还需要再多学一点啥呢啊，就在能够了解到什么程度呢？ 你要知道我们现在像 ai 港的开发语言不是很重要，包括 java， python， 这都无所谓，是最最重要的可能就是你要去了解 ai 应用相关的一些内容，可能会更加有助于在二十年找到一份心仪的工作。就比如说， 呃，我要了解 ai 的 对话的一个逻辑啊，包括 ai 的 知识库的一个增删改查，包括啊剪辑呀，向量化啊，召回啊之类的一些东西。首先你得是会用 ai 工具，其次你得去了解每一个 ai 工具的原理。就比如我举个例子吧，可能在二六年的话，面试官可能会问你很多什么 啊，一个 ai 对 话的一个从零到一的设计是怎么样的？就比如说防身扣啊，一些你爱的一些范式啊，一些内容，这些可能需要了解，但是你其实并不需要了解的特别的深，因为没有人是专家，因为，对吧，从二零年开始才慢慢火起来，但是确实，但是很多的很多的组建就是你起码要知道别人问那你，你要，你要能打出来， 然后你还要去明白这个坑在哪，就是你的基础选型，你的理由是什么？所以这回回到刚刚的问题上，其实这还是要深挖项目，就是你可能就需要去做一个 ai 应用相关的一些项目，你才有东西去跟面试官聊，不然最后可能还会回归到刷散发的地步。其实你可能你学的东西可能比面试官还懂 啊，是吧，其实很多时候是这样的，因为面试官他并不需要面试，嗯，所以他只需要做自己业务，万一他的业务跟 ai， 他 可能刚开始转 ai 应用了之后整个公司刚开始写 ai 应用相关的东西， 那你肯定肯定是比面试官还多，确实，所以说我感觉还是要选很多技术的。行吧，那最后就不知道大家还想看点啥，想看我俩的多唠点啥的，再有机会再继续唠啊。

很多朋友好奇我是如何找到第一份自己的 ai 产品实习工作的？是这样的，我虽然啊有自己的一些大双项目，也是互联网相关的，但是呢，在找第一份实习时候也是比较艰难的。当时我是先 这样一个学姐求了一些简历模板，那个模板非常的好用，我就把自己的一些其他的项目经历，还有课程经历以及实践经历放在上面。 在这之后呢，去投一些小厂、中厂、大厂的一些呃产品的岗位。在某个绿色软件上啊，当然也有去投官网，但是呢，普遍来讲，官网速度推进了会比这个 啊，那个某个蓝绿色软件要慢一点。所以呢，我一般都是在那个软件上面找到的，而且当时是找的第一份其实是小厂，我觉得小厂也是没有问题的，因为你可以快速的上手，因为小厂非常扁平，他是创业团队，所以你能掌握非常多的信息和工作的内容。

这是我的第一段实习，然后今天是我上班的第一天， 然后就想发一个视频来表达一下自己的一些感受。怎么说呢，我这个实习找的算是比较晚的，然后都五月份了，其实我是在四月四月末找到的实习，但是本来觉得 不想去了，但是的话怎么说呢？因为也也不打字了，但是一段实习都没。嗯，总觉得自己还是得得一些，刷刷几场几段实习才可以，然后呢，就几头百里的投，多投多 投，然后终究还是找到了一段小厂实习，这个主要是做一些底层开发的，怎么说呢？ 嗯，做那种引领者上的一些底层。我 靠，这个我真不会，我还以为我自己都会那种 c 语言和应该是 c 学家吧。我，我以为自己很会，但我确实不会 c 语言，这个 c 语言对我来说感觉有点有点太底层了， 因为我我喜欢这家的原因，就是说他相对来说比较那种模登，然后比较优雅，然后他公司写的需要的是那种声音，他一直写开放， 但是有点有点好玩的。就是说当时到公司的话还进行了一次笔试吧，考验一些基础，我可能做的有点烂，但是 本来也是进入实习，然后今年确实也没想正式干。今天是七点七点五十我就起床去坐地铁，因为地铁人有点多，然后发现深圳那边确实有点人太多了， 看地铁那边都一直有几十个人，然后我赶不上， 九点到十二点是上班时间，其实早上那段时间过得算挺快的，我觉得没没做啥就 过去了，下午的话比较比较有点煎熬，但是下午其实也就到六。下午六点钟就结束了。其实也没啥没啥做的，我就在那边随便随便学习一些英语课上的一些基础知识，反正目前还没有学到。 或许是事情也可能不是提到多么难， 反正也就先锻炼锻炼自己吧。我一个人在深圳这边确实也是挺无聊的，也就这样吧，先沉淀沉淀自己，让自己变得更强吧。哎，就这样吧。

计算机专业大学生啊，到底现在学到什么程度才能去找实习呢？哪些地方可以偷懒？有没有什么捷径呢？今天我一条视频给大家去讲清楚这个标准。到视频之后我给大家说一下这个找实习的捷径。 首先我们要明白一点，并不是全部学完了才能找实习，都已经晚了，我们学到差不多就可以去找了，通过四个方向去思考行了，第一就是我们基站，第二就是我们 这个项目，第三就是算法，第四就是八股文，第一记住站哈，这个里边有很多地方可以偷懒，因为我们现在知道开发基本都是 ai 工具了，然后我们只要掌握基本代码就 ok 了，那些原码记住啊，不能去深挖没有意义，然后能够搭建环境，拉取代码，本地部署，还有独立去抵 bug， 然后拿到这个错误以后，通过 ai 工具能快速解决。第二呢，项目我们要讲究就是高效为主， 不要从头到尾去写一个项目了，就是我们直接去写它的核心模块，然后像什么页面啊，还一些辅助，一些工具啊，赶紧挑过，不要在这浪费时间，用 ai 工具直接生成就可以了。然后呢，项目面试要吃透四个大核心方向，第一就是说我们要讲清我们自己负责的模块，第二我们要讲清项目这个业务场景，第三呢，我们要讲清就说项目中有哪些踩坑点，还做过哪个优优化点。 第一次呢，我们要讲清项目的这个结构，代码结构，还有接口设计，表设计以及呢我们那些文档等等，这样能体现我们真实是做过的。现在呢，对传统项目呢，可能企业不太感冒了，尽量放一些 ai 相关的项目， r g 啊，还有智能客服啊，或者些问述类， 这类发完以后你会发现简历更吸引人，如果你要没有这些项目资料，可以找我要。第三呢，就是算法题，算法题这个事很简单，主要看你投递什么公司哈， 如果你投的是外包，只要简单刷刷那些排序的算法就 ok 了。如果你投的是中大厂，那算法题这块一定要去好好去准备。刷立扣的热题的一百道，大家刷的时候不要追求数量，要追求的是广度，就是每个题型都刷一到两道就可以了。 他的算法题中分简单、中等和困难，注意困难，不要刷，浪费时间。然后如果说你想更针对，假如我想去智捷阿里，你可以去这个他的网站上有会有专门针对性的题目，你刷针对性刷，你可能效率会 会更高。然后加最后一个就是八股文，大家知道八股文呢，关于到面试，面试还需要去好好准备的，所以说八股文的面试题呢，大家一定要去准备个百分之六七十才要去面试。然后呢，尽量去找一些这个热门的一些题目，或者是公司一些题目就可以了，如果没有，你可以找我要，我们整理了好多 每个公司哎，面试的常见题是这样的，另外面试的时候一定要录音，然后回来以后要听听自己的录音，根据自己的录音反馈去针对性准备，这样效率会更高。现在学习大家要考虑性价比， 如果说你现在还在走传统的前端、后端运维等这些传统的方向，你会发现你准备的周期特别长，然后你的收益又比较小，因为这些方向比较卷，工资要不上来，还都是外包公司。如果你是个大学生，我建议大家现在走就 ai 情况的方向行了，拿 ai 这个 ai 应用开发正题举 力啊。这个方向就相当于一个糊涂的捷径，因为他需要学知识很少，就是 python， 狼人狼戈夫，加上做一个什么智能体类的项目， r g 智能客服就可以了，大概需要一两个月就准备的很好。而且呢，这些招这些岗位的公司一般都直研岗位，然后工资还给的比较高，因为现在人少，然后岗位也比较多，也好找，是不是最后呢？大家别忘了来个点个关注。