1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...

秋招官网投了100家没有一个面试，现在春招BOSS沟通了270家，投了27份简历，只有3个面试，还是实习，下面是简历和BOSS上的招呼语，求各位佬指点一下

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

一、项目经历与基础了解二、RAG 系统设计你重构的检索增强架构，整体数据是如何设计的？文档上传后是直接做向量化吗？流程是怎样的？向量化用的是哪个模型？是怎么转化成向量的？向量化调用了哪个第三方 API？向量检索和关键词检索为什么要结合使用？重排策略是怎么设计的？用了什么算法？有没有验证过重排效果？双方召回后，最终的排序是如何融合的？如果 RAG 系统上线后用户反馈不准确，你会从哪些维度排查和优化？三、MCP 工具调用与 Function Call 区别你实现的 MCP 工具调用是怎么做的？MCP、Function Call、手写提示词拼接、Skill 这些分别在什么场景使用？有什么区别？Fun...