途虎意向

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...

目标是有班上就行，中厂小厂无所谓，想攒点实习经验。今天写好了简历，有什么要修改的地方吗？现在心里很没底，不知道这样投出去有没有人收😭😭😭

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

网上流传的 Agent 学习路线，大多数都错了——不是内容错，是顺序错。 几乎所有路线都从"学框架"开始：LangChain → LangGraph → AutoGen → 整个 demo。结果学了一堆 API，搭出来的东西一遇到真实场景就崩。你根本不知道它为什么崩，也不知道怎么让它不崩。 正确的顺序应该反过来：先搞懂 Agent 在工程上会坏在哪里，再去学怎么用框架把这些坑填上。 第一阶段：底层机制（3-5 天，绝不要跳） 1. Function Calling / Tool Use 怎么工作 LLM 不是真的在"调用"工具，它只是根据你给的 sche...