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tool装饰器定义工具，函数docstring必须写清楚，大模型依靠注释理解工具用途、参数。@tool"""数学计算工具，执行四则运算等数学表达式参数expression：数学表达式字符串，示例："1350*1.05""""@tool"""获取当前系统时间，不需要入参"""#把所有工具放入列表工程中可以扩展：查询数据库、http调用第三方接口、RAG检索函数都可以包装成@tool。
依赖：只需要 openai 库，兼容 Ollama / 通义 / DeepSeek 等OpenAI兼容接口。原理：大模型输出要做什么动作 → 程序执行工具 → 把工具返回结果丢回大模型，循环直到输出最终答案。封装好工具解析、循环逻辑，还可以结合RAG知识库。
面试官问Function Calling，90%的人只答出"调工具"。本文从60分及格回答（基本概念、和API调用区别、大模型决策原理）到90分加分回答（工具定义3层信息、执行5个生产级机制、循环终止保护、多工具并行执行），附完整Java核心代码和面试话术模板，刷完这道题面试不卡壳。
刚面完百度的 AI Agent 开发岗位，走出大楼的那一刻，我心里那股绷紧了半个月的弦，突然彻底放松了下来。
今天分享一份大疆 AI Agent 开发岗的面试实录。整场面试节奏偏工程实战，既考 Agent 系统设计，也没放过 Java 后端与数据库的底层功底，属于典型的"全栈 + 大模型"复合考察。
做 Agent 或 RAG 到一定阶段，绕不开一个问题：生成结果好不好，谁来判？人工标注贵又慢，BLEU、ROUGE 这类字面匹配又抓不住语义与推理质量。
covo-agent是一款基于Go语言开发的通用型AI助手，具有双模式工作能力：general模式支持日常办公、自动化与外部系统协作，code模式专注编程任务。其特点包括：内置100+工具按需调用，支持代码开发全流程（编辑、测试、版本控制等）和自动化任务执行；提供会话持久化、沙箱隔离、安全审批等机制保障可控性；采用单文件零依赖设计便于部署，兼容主流AI模型和消息平台接口。该工具通过整合多样化功能与
本文用约 60 行 Python，基于 OpenTelemetry + OpenInference 给 Agent 装上了一个可 replay 的「黑匣子」：从 Provider 初始化、LLM/工具 Span 埋点、OTLP 导出，到四支柱落地与生产避坑。Agent 上不了生产，多半是「看不见」，不是「模型弱」——先补可观测性再谈优化。OTel 一次埋点、多后端通用，OpenInference
摘要： 2026年跨境电商竞争已从供应链转向运营效率，AI智能体正推动企业向“一人公司”转型。主流方案如实在Agent（非侵入式跨系统自动化）、阿里「遨虾」（B2B智能选品）、Linkfox（亚马逊运营轻量化工具）等，可覆盖选品、订单处理、客服等环节，节省70%-90%人力。实测显示，5-10人团队可压缩至1-2人，但需注意动态界面适配、数据合规等挑战。选型需匹配企业规模与需求，未来AI将深化策略
文章摘要 2026年AI发展进入新阶段，大模型从问答工具转变为持续执行任务的软件组件，催生了Agent Runtime概念。Grok 4.6等系统表明，AI Agent正从"即时响应"转向拥有独立生命周期的"持续执行"，涉及任务分解、工具调用和状态管理。这种转变将AI开发重点从模型能力扩展到包含Scheduler、State Management等分布式系统问题。成熟的Agent系统需要标准化Tr
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。✅从入门到精通的全套视频教程✅AI大模型学习路线图（0基础到项目实战仅需90天）✅大模型书籍与技术文档PDF✅各大厂大模型面试题目详解✅640套AI大模型报告合集✅大模型入门实
过去行业普遍认为：高能力模型 = 更大参数量 + 更高成本。但Gemini 3.7 Flash展示了一种不同方向。更好的训练策略；Agent能力优化；推理模式调整；轻量模型也可以在复杂任务中接近甚至超过部分旗舰模型。Gemini 3.7 Flash的发布，并不是简单的一次版本升级。它体现的是Google对于AI Agent和软件工程自动化方向的持续投入。FrontierCode 1.1达到43.6
OpenClaw插件配置错误解析
AI智能体的长期记忆：AgentScope Java 2.0解决方案 大语言模型驱动的AI智能体正从简单问答工具发展为持续交互的助手，但其无状态特性导致无法保留用户认知。AgentScope Java 2.0通过统一的LongTermMemory接口和三种实现（Mem0、百炼记忆、ReMe）解决了这一问题： 核心功能：支持跨会话记忆、知识积累、个性化响应和上下文连贯 三种实现： Mem0：通用语义
AI Agent 接口返回成功，并不代表真实液路状态可信。本文用六层状态契约、JSON 与 Python 保护门，拆解泵后压力监测、异常分类和确定性恢复，并结合 PDM5 压力检测模块的公开参数说明工程边界。
本文针对程序员转行AI Agent开发提供学习指南，指出仅掌握基础代码和调用API不足，需强化Python工程能力与大模型落地实战。文章梳理了面试中常见的三大短板：Python工程能力薄弱、大模型应用理解表面化、缺少完整Agent实战经验。并给出学习路线：Python进阶夯实→大模型基础实操→核心实战（RAG、Tool Calling）→Agent工程上线。强调通过完整项目落地打造核心竞争力，避开
文章探讨了将简单LLM API调用转化为多轮对话AI Agent时遇到的工程难题。关键点包括： 消息角色交替：Claude API强制user/assistant消息交替，工具调用结果必须作为user消息返回，否则报错。 响应格式复杂性：content字段始终为数组，需支持多内容块（文本/工具调用），易引发解析错误。 流式响应实现：基于SSE协议的事件序列处理（如content_block_del
这篇文章是《Java架构师的AI转型之路》系列的中篇，聚焦Agent与编排体系的实战经验。作者从Java架构师的视角，将Agent类比为分布式系统，用熟悉的架构概念（如服务注册、负载均衡、熔断器）解释AI Agent的核心机制。文章详细介绍了Agent基础（ReAct框架）和实战案例（企业IT助手），对比了主流框架（LangChain、LangGraph等），并给出了原生OpenAI Tools的
文章列举了多个AI Agent方向的招聘信息，揭示了AI应用人才市场的火爆现状。企业不再仅关注AI模型研发，而是更加需求能将AI模型转化为实际应用产品的复合型人才。MiniMax招AI全栈工程师（Agent方向），月薪开到了股票+奖金；帆软招FDE解决方案工程师，20-40K·14薪；还有一家公司急招AI应用复合型专员，大专学历就行，15-20K……这不是什么“未来趋势”，是正在发生的现在。
