教程项目做了好几个，RAG也搭了，Agent也跑了，但总觉得拿不出手。面试官看一眼就知道——“哦，又是跟着某某教程做的”。github上要么是教程，要么太臃肿的，不知道做啥。自己跟着gpt gemini的提示词做的话，又怕踩坑。那有没有一种项目，既能学到真东西，又能做出自己的差异化？答案是：拿一个真正的商业化产品，边用边改，做成你自己的东西。📌 这个项目是什么kimi-cli 是月之暗面（Moonshot AI）官方开源的CLI Agent，8.1k Stars。简单说，它是一个跑在终端里的AI编程助手：帮你读写和编辑代码帮你执行Shell命令帮你搜索和抓取网页甚至能自主规划多步骤任务和Cl...

难受，整个面试环节就一个地方回答错了也被挂。面试官这速度太快了吧，才4个小时就给我挂了

我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...