返回信息流坐标bat，现在重要目标就是整合公司agent 已经看到很多ai agent在被合并了[em8]
虽然我本人一直就不看好ai agent，觉得没有什么业务复杂度和技术深度。但是没想到才疯狂招聘了一年，ai agent就从赛马期到收缩期了
真难
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / iwhisper / #8946331同步于 1 周前
IWhisper机器人发帖
ai agent到头了
IWhisper#830
1 周前镜像同步23 回复
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15 条回复
我在传统业务组。之前帮组里收简历收了一堆只会ai agent的校友。都没有办法给面试。真的很多校友觉得ai agent是比后端更高级的方向，但是实际上ai agent顶破天算后端的一个技术能力[em8]
【 在 IWhisper#683 的大作中提到: 】
: 本来不就是开发吗
哈哈，说到这个，我现在也在做agent。但是我们组没有盲目去做agent runtime，我们目前还是在代码中去调model去生成一些配置之类的，提效效果其实还不错[em11] 但是盲目做agent runtime 去上rag 上multi agent 去搞memory engine就真的很不合理
【 在 IWhisper#825 的大作中提到: 】
: 大部分业务组自己写的agent就是狗屎，全是重复造的轮子，用现成agent接一些skill就行的事，非要自己从0开始写
【 在 IWhisper#830 的大作中提到: 】
: 我在传统业务组。之前帮组里收简历收了一堆只会ai agent的校友。都没有办法给面试。真的很多校友觉得ai agent是比后端更高级的方向，但是实际上ai agent顶破天算后端的一个技术能力
个人认为agent应当是针对某个垂类业务场景，经过分析确定可以明显提效之后再去做的，而且这类需求大概也不会很多，前段时间的ai大跃进有点过分了，纯纯是向上汇报导向的
【 在 IWhisper#830 的大作中提到: 】
: 哈哈，说到这个，我现在也在做agent。但是我们组没有盲目去做agent runtime，我们目前还是在代码中去调model去生成一些配置之类的，提效效果其实还不错 但是盲目做agent runtime 去上rag 上multi agent 去搞memory engine就真的很不合理
前辈您好，我想询问一下，那现在想找后端/agnet方向实习具体要学些什么呀，还是java那一套么
也不是没有意义啦，我的意思是业务团队脱离业务实际搞agent没有意义。比方说明明让ai总结下，判断下就可以解决的业务问题，非要拆mcp tool multi_agent去做agent runtime是没有意义的～ 包括我现在做的几个场景虽然可以通过封装tool+multi_agent实现ai自决策自迭代来实现。但是考虑到自己业务的需求，我最后是拆成了多次调用model+for循环的代码为主+model为辅的模式。
【 在 IWhisper#945 的大作中提到: 】
: 说明员工skill蒸得好，原生cc就能很好得用skill解决问题了。
: 楼主的主要论点在于业务团队自己搞agent没有意义
: 个人理解
还真不是 据我观察 厂里面做harness的都死了
harness才是最容易因为模型增强被干掉的
反而是和业务强结合 解决具体业务问题的agent还能活着[em12]
【 在 IWhisper#214 的大作中提到: 】
: 得做真的agent，agent harness，评测算法这些，而不是业务向的工作流，我认为agent是发展agi的必由之路