先说结论：2026年简历不带AI，等于自动少一轮面试 不是标题党。 翻了最近社区几百条求助帖，发现一个很明显的分水岭——简历上有AI相关项目的同学，面试邀约率明显高于纯传统项目的同学。 不是说传统项目没用了，而是2026年的面试官在筛简历的时候，脑子里多了一个判断维度："这个人对AI有没有感知力？" 你不需要发顶会论文，不需要手搓Transformer，但你得让面试官觉得：你不是一个对AI时代无感的人。 这篇文章解决一个问题：你手里已有的项目（课程项目、比赛项目、自研demo），怎么往AI方向包装，让简历从"已读不回"变成"约面试"。...

求拷打，认真听取每一条建议    

一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...