llm agent的简历应该张什么样呀

一、 实习经历深挖项目细节：在实习期间主要负责的两个任务是什么？（数据导入、质押理财模块开发）为什么要接入质押理财模块？之前的对账精度差（0.11几）的具体原因是什么？问题解决能力：你是如何定位对账差异来源的？（分析是质押缺失还是流水精度问题）如果重新做这个任务，你会如何优化流程？（强调沟通、先咨询前开发者或社区，避免盲目排查）技术理解：你觉得这个事情的复杂度在哪里？（强调分析差异来源的过程而非单纯的代码编写）你如何看待“实习期间做的全是 CRUD”这件事？进阶的关注点应该是什么？AI 工具应用：在实习过程中如何使用 AI 提效？（编写 API 测试脚本、前置脚本等）二、 毕业设计深挖（电商平台项目）面试官通过这个项目考察你对系统设计、数据真实性及新技术融合的态度。核心功能逻辑：AI 导购系统的具体流程是什么？（正则提取关键词 -> 数据库检索 -> 大模型润色文案）如果数据库检索不到商品，大模型起到了什么作用？（补充信息或生成推荐文案）工程化思考：简历上写的“商品检索时长优化”等数据是怎么来的？（面试官敏锐察觉到数据的真实性，确认为闭设预估值）如果你要设计一个真正的智能导购，你会怎么做？（考察 RAG、Agent、倒排索引等进阶方案）对前沿技术的态度：你对 OpenClaw / AI Agent 的理解是什么？三、 开放性与场景题：AI 辅助编程（Web Coding）这是本次面试的重头戏，反映了目前大厂对 AI 工具融合度的重视。AI 应用现状：你目前日常使用哪些 AI 工具？（Gemini、Perplexity、NotebookLM）你觉得传统搜索引擎（Google）和 AI 搜索的区别在哪？实操方法论：让你用 AI 从 0 到 1 起一个电商项目，你的任务拆分流程是怎样的？如何确保 AI 实现的需求满足预期？（提到了测试、验证环节）概念辨析：是否了解 Spec Coding 与 Vibe Coding 的区别？是否了解 KPC、Plan mode 等 AI 编程模式？

面完之后：按记忆把题串起来说 手里那份问题清单，是好几场面谈里碎片问题的合集。 单独看每一条都像八股，串在一起你会发现面试官的注意力一直在两条线上晃：一条是「这东西在线上会不会出事」，一条是「你知不知道自己在用什么、没用上什么」。 下面按我自己后来复盘时觉得顺的思路写——从项目怎么讲，一路滑到 LangGraph、记忆、agent 形态、工具协议、RAG，最后落到后端那几道「看起来基础、其实能问穿」的题。 你如果对某一块熟，可以快速扫小标题跳读。 从项目讲起：先别急着报框架名 几乎所有 agent 岗都会从项目开刀。我踩过的坑是开场三十秒就把 LangGraph、LangChain、某某向量库...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.你认为一个优秀的游戏AI工程师应该具备哪些核心能力2.在之前的项目中，遇到的最大技术挑战是什么，如何解决的3.场景题：如果让你设计一个“能进化”的BOSS战AI，每一局玩家的打法都会被学习，下一局BOSS会调整策略，从技术架构上说说你的想法4.如何设计实验来验证新的AI算法确实提升了游戏体验，而不是增加了难度5.Agent的可解释性问题：当测试或玩家反馈“这个AI很蠢”时，你如何定位和解决问题6.游戏AI的“作弊”与“公平”：在技术实现上，如何让AI强大但不依赖“全图视野”等玩家没有的信息7.谈一下你对“元游戏”（Meta-Game）的理解，AI如何应对玩家的策略变化8.在团队中推进一项新的、有风险的AI技术方案时，如何争取资源和说服同事9.如果项目时间紧张，需要在“快速实现一个可用的AI”和“研究一个更智能但不确定的方案”之间选择，你会怎么决策10.如何保持自己在游戏AI领域的技术敏感度和学习热情11.除了技术，你觉得哪些知识或能力对游戏AI开发同样重要12.手写算法：写一个简单的蒙特卡洛树搜索（MCTS）框架的基本结构13.问个AI相关的：AI绘画、大语言模型等AIGC技术，对你做游戏AI有什么新的启发或结合点吗

最容易上手的是任务自动化Agent。找一个你日常真实存在的重复性工作，让Agent帮你跑。比如每天早上自动抓取行业新闻、过滤关键词、总结成三句话发到邮件。听起来简单，但做的过程中你会遇到：工具调用失败怎么重试、输出格式不稳定怎么约束、任务链断掉怎么恢复。这些坑踩完，面试能聊一个小时。第二个是多Agent协作系统。一个Agent负责搜索、一个负责总结、一个负责校验结果，三个Agent互相协作完成一个复杂任务。这个方向现在很热，面试官见得少，你做出来了自然有话题。用LangGraph或者AutoGen都可以搭，难点在于怎么设计Agent之间的通信和任务分配逻辑。第三个是带记忆的个人助手。不是那种每...