1、自我介绍我主要做的是大模型应用和 AI Agent 相关开发，平时接触比较多的是 Prompt 工程、RAG、工具调用、工作流编排、上下文管理、模型评测和服务化落地。技术栈以 Python 为主，也做过接口开发、异步并发、日志监控和效果优化这类工程工作。相比只关注模型本身，我更关注模型放到真实系统里之后，怎么把效果、稳定性、延迟和成本一起做好。2、提示词模板是怎么构建的提示词模板本质上是在给模型定义任务协议，而不是简单写一段说明。一般会包含角色设定、任务目标、输入数据、约束条件、输出格式和示例。比如让模型做工具调用时，提示词里通常会明确：你是什么角色你要解决什么问题什么情况下需要调用工具工...

牛友们，都说春招对于我们这种学院本会更友好，为什么boss上都是直接回复不合适，连简历都没机会发出去，牛友们能看看这个简历有什么问题吗。

都怎么样了啊？兄弟们，我这在boss上沟通基本都不要我的简历就拒了

1、自我介绍2、如果让你设计一个可回放、可调试、可审计的 Agent Runtime，你会怎么做一个真正能在线上稳定运行的 Agent Runtime，不应该只是“模型 + 工具调用”这么简单，而应该是一个有状态机、有事件日志、有回放能力的执行系统。我会把它拆成几个核心模块：任务上下文、Planner、Executor、Tool Adapter、State Store、Event Log、Policy Engine 和 Replay Engine。任务执行时，不是把所有中间过程都放在 Prompt 里，而是把关键状态结构化存储。比如当前步骤、已完成动作、失败次数、工具返回摘要、等待确认事项、上...