最近有不少同学问我关于 AI 应用开发方向的求职思路，尤其是背景不算顶尖时该怎么规划。我自己是专升本出身、双非硕士，经历过两段实习——一家小厂和一家物流中厂，做的都是比较核心的业务，时至今日，也是拿了几个薪资还比较客观的offer。这篇帖子不讲鸡汤，只讲方法论，希望对正处于春招的同学们有参考价值。一、先把自己的背景看清楚，再谈规划很多人求职时第一步就去刷题、背八股，却没有想清楚一件事：自己究竟适合投哪类公司、哪类岗位？背景决定初始路径，这一点在 AI 应用开发方向尤为明显。以我的情况为例：专升本 + 双非硕，意味着在简历筛选阶段会被部分大厂直接过滤。接受这个现实，不是认命，而是为了把精力集中在...

这些题刷完能不能拿五千一个月

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 如果让你从 0 到 1 设计一个生产级 AI Agent 系统，核心架构怎么拆？生产级 AI Agent 系统一般拆成接入层、编排层、模型层、记忆层、工具层、知识层、状态层、观测层和安全层。接入层负责用户请求接入、鉴权、限流和会话管理。编排层负责意图识别、任务拆解、路由不同执行链路。模型层负责推理、规划、总结和结构化输出。记忆层负责短期会话记忆和长期用户记忆。工具层负责调用搜索、数据库、工单、日志、订单、风控等外部系统。知识层负责 RAG 检索、重排、知识库版本管理和权限隔离。状态层负责维护任务状态机、步骤执行记录、幂等控制和失败恢复。观测层负责 tracin...