大家好，我是@程序员花海。最近看了非常多同学的大厂AI Agent、大模型开发实习简历，包括很多飞书、阿里、字节的实习生项目。我发现一个很致命的共性问题：现在很多同学的实习经历，字数很多、技术栈很满、数据很漂亮、名头很大，但是完全没有技术思考。看着是大厂核心岗，实际上写出来的内容，全是表层业务堆砌，面试官一眼就能看出：你只是执行层，没有架构层、问题层、取舍层的深度思考。今天我拿一份非常典型的飞书AI大模型实习简历给大家拆解，为什么这份简历看着无敌，实则面试极易被问穿，同时直接给大家放上优化后的高阶写法，照着改就能质变。这份实习经历，属于现在最典型的流水线式实习简历。结构完美、数据齐全、关键词拉...

求佬看看简历有啥写的不好需要改进的，四月底开始投暑期，就得到一个字节的面试，一面挂，其他投的全泡池子，给孩子整抑郁了，已经想创死了

本硕末流c9被简历挂了...是简历问题嘛

一、为什么 Agent 评测比 LLM 评测更难？ 传统 LLM 评测（现在当然更复杂维度更多元化）关注的是文本生成质量——回答是否流畅、事实是否正确、格式是否合规。但 Agent 是一个完整的系统，它要自主决策、调用工具、与环境交互、在多轮对话中保持状态。这意味着：  不能只看最终输出，还要看中间过程是否合理（中间过程非常重要） 不能只看单次执行，还要看重复执行是否稳定 不能只看功能正确性，还要看性能、成本、并发能力 不能只在单一场景测试，还要覆盖工具调用、长上下文、多轮对话等维度（工具调用的能力评测也是目前的难点与重点）  LLM 评测像测发动机，Agent 评测像测整车——必须综合考察在...