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"。...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

学院本进不了开发岗吗

一、核心概念与架构篇Q1：请简述Agent的基本架构组成，并解释其与传统LLM Chain的区别。回答要点：Agent = LLM + 规划(Planning) + 记忆(Memory) + 工具使用(Tool Use)。区别：Chain是预定义的、线性的硬编码工作流。Agent具备“自主性”，它根据目标自发决定执行路径，通过推理循环（Reasoning Loop）不断调整策略。Q2：解释ReAct模式的工作原理。回答要点：ReAct (Reasoning + Acting)是Agent的基石。它将“思考”（Thought）和“行动”（Action）结合。LLM先生成一段推理，说明下一步要做什...