agent找实习标准

Q1：规划和执⾏要不要拆开两个模型？答案：视任务⽽定。Planner-Executor 拆分可提升可控性（强模型规划、快模型执⾏）；单模型端到端更简单但易在⻓链路漂移。可混合：规划⽤强模型，执⾏层做确定性校验。Q2：如何避免 Agent 在⼯具调⽤间「迷失」？答案：明确 停⽌条件 与 最⼤步数维护 任务清单（todo） 与 当前⼦⽬标对每步输出要求 结构化（JSON）关键步骤 强制验证（单元测试式检查、⼆次 LLM 审核）Q3：结果冲突怎么整合？答案：优先级规则（权威源 > 时间新 > 多源⼀致）、让模型显式输出「冲突说明」、必要时触发⼈⼯。Q4：基于效⽤的 Agent 和基于⽬标...

项目是网上教程+vibe coding做的，34月份一直在沉淀加上学校一堆事，现在才开始慢慢投日常实习，求大佬给一些简历改进建议，目标暑假有个AI相关的班上就行

家人们谁懂啊！刷到这个话题我真的要吐槽了。今年春招，我身边至少10个同学，想冲Agent赛道，结果瞎投岗位，不是被挂羊头卖狗肉的岗位骗了，就是投了根本不匹配自己的岗位，浪费了大把时间，最后0offer，还吐槽Agent赛道卷、没机会。真的别再瞎投了！Agent赛道早就不是什么新鲜东西了，岗位细分得明明白白，哪些是真风口、有发展、能学到东西，哪些是坑、纯打杂、没前途，早就清清楚楚。今天我就把这些坑全扒出来，再告诉大家哪些岗位真正值得冲，别再被忽悠了！先盘点Agent赛道最坑的3个岗位，投了就是浪费时间这些岗位，名字里都带着“Agent”，听起来高大上，实则纯纯打杂、没发展、学不到任何东西，应届生...

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下1.项目介绍 + 深挖2.开发你的agent的时候，用的是什么流程？为什么用这个流程？3.开发你的项目agent的时候，有没有借鉴目前各个产品的思路？4.模型和 Agent 的区别是什么？5.本地工具、MCP Tools、Skill 三者的区别？6.为什么已经有了 MCP，Anthropic 不继续做 MCP 而是转向做 Skill 了？7.Skill 里面有没有工具？8.Claude Code 的记忆架构是什么？上下文真的等于记忆吗？9.为什么 Claude Code 不用 RAG 检索代码而是直接用 grep？10.有没有了解过最前沿的记忆设计？11.手撕：实现一个 Skill 系统，完成 Skill 的注册、发现和调用。目录结构为 .agents/skills/ 下每个 Skill 一个子目录，包含 .yaml 配置文件和 scripts/*.js 执行脚本。