解读OpenAI实验：AI Agent的核心竞争力不再是提示词
起初，我猜测这会是老生常谈的内容：如何撰写提示词、如何提供上下文、如何切换模型。然而，读完整个实验报告后，我最深刻的体会可以概括为一句：如今AI Agent的竞争焦点，确实已不再是Prompt了。更精确地说，提示词固然仍有其重要性，但它已不再是决定成败的关键因素。真正能拉开差距的，在于你是否为Agent铺设好了“赛道”。环境并非次要角色，整个赛道的状况才真正决定Agent能否稳健运行。最触动我的并非“3名工程师、5个月、100万行代码、零行手写”这类数字。这些数字固然惊人，但并非核心。真正让我驻足反复阅读
2026大模型面试实战手册：工程思维与系统设计指南
现实中，大语言模型（LLM）常被误读为高不可攀的学术成果，或被神化为万能的效率神器。但这两类认知在技术面试中均无实际价值。面试官真正关注的，是候选人能否透彻阐述分词（Tokenization）、注意力机制（Attention）、检索（Retrieval）、提示工程（Prompting）、微调（Fine-tuning）及模型部署如何在真实生产约束下协同运作。本文将依托最新发布的《2026语言模型面试手册》（Language Models Interview Handbook），系统剖析大模型时代的核心工程逻