面试官拷打 AI/Agent/RAG 项目

注意到这篇文章的你肯定也有这个问题：不知道在简历上怎么写AI能力，面试官才觉得好、才感兴趣。这篇文章不讲概念，只讲 “写法”。一、首先：AI永远不是主语这是我看过大量简历后，一个非常确定的判断。如果你简历里的一条经历，是以“AI”开头的，比如：❌ “使用ChatGPT完成了市场分析报告”这条经历，大概率是要被HR忽略的。为什么？因为在招聘逻辑里，HR想看到的从来不是 “你会用什么工具”，而是 “你完成了什么事”。工具只是手段，不是目的。AI再强大，它也只是你手里的工具——HR招的是会用工具解决问题的人，而不是工具的“操作员”。所以：AI永远只能是方式，不能是主语。主语，应该是你，以及你做的事。...

Agent 的「教练 + 数据工匠」，给模型喂高质量数据，教它怎么思考、怎么调用工具、怎么正确回答。日常工作：标注 Agent 专属数据：任务规划、工具调用步骤、多轮对话、思维链（CoT）清洗、筛选优质问答样本，过滤幻觉、错误回答做模型微调数据（SFT）、偏好数据（RLHF）分析 Agent 失败 case，反馈给算法 / 开发，优化 Prompt 和模型能力维护提示词库、对话模板、工具调用规范

Q1：规划和执⾏要不要拆开两个模型？答案：视任务⽽定。Planner-Executor 拆分可提升可控性（强模型规划、快模型执⾏）；单模型端到端更简单但易在⻓链路漂移。可混合：规划⽤强模型，执⾏层做确定性校验。Q2：如何避免 Agent 在⼯具调⽤间「迷失」？答案：明确 停⽌条件 与 最⼤步数维护 任务清单（todo） 与 当前⼦⽬标对每步输出要求 结构化（JSON）关键步骤 强制验证（单元测试式检查、⼆次 LLM 审核）Q3：结果冲突怎么整合？答案：优先级规则（权威源 > 时间新 > 多源⼀致）、让模型显式输出「冲突说明」、必要时触发⼈⼯。Q4：基于效⽤的 Agent 和基于⽬标...

现在人这么多 我感觉占七成以上了