Hstar

@cskeleton 我疑问就是这点, 他们的模型还能跑金融, 写小说, 做研发等等场景, 为什么揪着网络安全天天在那炒作

你的问题是注释和代码对不上, 解决问题的办法是让 AI 把注释写对, 而不是因噎废食.
有注释能极大加速 AI 排查定位 bug 的速度, 降低 token 消耗, 可以搜搜相关研究. 同时注释也是给人看的, 总不能你这项目以后没活人写代码了吧

补充, 如果是就近找到了房子, 可以签个长约, 以及数额比较大的反悔条款. 因为明年开始, 美团和 B 站要逐步搬入杨树浦路上的新总部, 这一片房租肯定涨.

可以了解下是什么公司吗, 这地方和我现在住的地方简直贴脸了.
回答下 UP 的问题, 去东边眉州路上找, 不少老小区, 比较便宜, 步行 10 分钟可达. 大致价位是 5000 左右一居室, 4000 以内合租单间, 超过的不划算不用考虑.
看不上可以沿着兰州路 18 号线往北找其他老小区, 都是居住区, 选择很广, 而且骑车 10 分钟内可达.
如果这片看不上, 那就选 18 号线浦东方向的北中路莲溪路两站附近居住区, 新房子比较多, 价格也会贵不少.

补个大致的薪资范围和地点吧

哥们, 别被资本家的套路影响了, 连坐这招就是在搞分化对立.
不用管什么原因, 只用管这命令谁下达的就好了.

我讲下我们的方案, 供参考
1. 外部请求经由 API 服务, 先把 session / message 之类数据前置准备好, 包括使用的模型/配置等等, 保存到 DB, 返回前端消息创建成功.
2. python 端相当于是个纯运行 agent 的异步任务后台, 用一个消息队列触发. 用 rpc 触发也可以, 个人感觉 python 用 rpc 比较丑陋, 很少这么用.
3. python agent 接到的任务就是运行一个指定的 message, 负责直接维护和 LLM 供应商的数据流, 然后根据数据做各种操作, tool call / 本地数据操作之类的.
4. 需要暴露给用户的内容, python agent 把约定好的 sse chunk 数据塞进当前 message 专属的 redis stream 或者类似的轻量队列就好, 再做些生命周期管理避免资源占用.
5. 前端经过 API 服务用新接口打开 sse 连接, 从当前 message 专属的队列里读 sse chunk 然后吐给前端.