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我拿coze来做Agent开发模拟面试 转行 Agent 开发,你需要构建三层能力: 1.后端与系统功底(基础) Agent 系统本质是复杂的分布式服务。你需要理解高并发、高可用系统设计,熟悉云原生架构(如 Kubernetes)。 2.Agent 核心技术(重点) 混合 Agent 架构:单 Agent vs 多 Agent 协同 工具编排:Tool 设计、Function Calling、工具调用管理 记忆与个性化:Memory 设计(何时存储、如何召回、长对话处理),掌握 Mem0、Zep 等框架 任务规划:Orchestration、Workflow、多 Agent 协同策略 RAG 集成:知识库检索、向量索引、信息检索优化 评估体系:如何证明 Agent 比人工更好?如何量化优化效果? 3.模型理解 了解主流模型的选择策略(Qwen/Llama),掌握微调工具调用能力,了解 Agent RL、DPO 等强化学习方法。 如何准备一个 "真实" 的项目? ❌ 避免玩具项目:只用 LangChain 跑个 demo。。 ✅ 打造真实项目: 1. 选择具体业务场景比如:智能报告分析助手(处理 PDF 财报)、自动化 RPA 系统(处理 5000 + 重复工单)。 2.完整技术栈 复杂数据处理:PDF 解析、表格提取、图片 OCR(使用 MinerU、PaddleOCR) 高级 RAG 策略:GraphRAG、Multi-Query、多模态RAG Agentic 逻辑:ReAct 循环、Tool Use、多 Agent 协同(使用 LangGraph、AutoGen) 向量检索:Milvus、Faiss 5. 量化评估体系 ⭐构建评估集,使用 Ragas 等框架评估 faithfulness 和 answer_relevancy,持续追踪优化效果。 没有评估,一切优化都是玄学。 4. 生产化考虑 成本控制:缓存策略、小模型替代(一个设计不好的 Agent 可能一次请求调用 LLM 十几次) 性能优化:延迟 < 500ms、并发处理、批处理 可观测性:LangSmith、W&B 追踪每次调用 稳定性:异常重试、容错机制、监控告警 #coze #agent#大厂面试 #我要上热门🔥 #ai新星计划
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