1. 自我介绍2. 讲一下你做的项目，重点说你负责的模块和难点3. 你在做 Agent 的过程中，真正学到的东西是什么，最大的坑是什么真正学到的不是 Prompt 怎么写得花，而是怎么把模型能力约束进一个可控系统里。比如什么时候让模型自由推理，什么时候必须走工具，什么时候直接拒答，什么时候中断循环，这些都不是模型自己能解决的。最大的坑一般是把模型当成确定性组件用，结果线上一旦遇到模糊输入、脏数据或者工具超时，链路就开始发散。后面通常会补上三层约束：输入规范化、工具白名单、执行状态机。这样即使模型发挥不稳定，系统也不会直接失控。4. RAG 这条链路里，最容易被忽略但最影响效果的环节是什么最容易...

🐭🐭是学院本，没有实习过😭3.2号更新一波简历，目前已经有一家进二面了，一面线上面被拷打了一个多小时，后面和负责人开始聊天。😭

先给所有想入门AI的同学一个最清醒的核心结论：2026年的AI行业，已经过了“泛AI红利期”，入门的第一步，绝对不是盲目跟风学技术，而是先做「赛道定位」，再做「阶梯式学习」，最后用「项目落地」验证成果，所有脱离求职目标的入门学习，都是无效内耗。作为在AI行业实习了半年，带过几个零基础学弟学妹入门的后端开发，今天给大家做一份完整的AI入门全流程指南，从第一步的赛道选择，到基础学习、项目落地、求职准备，全给大家讲透，零基础、本科生也能直接抄作业。一、入门第一步：用1周时间，完成赛道定位与目标设定（最核心，绝对不能跳过）这是入门AI最关键的一步，90%的人入门走弯路，都是因为跳过了这一步，盲目学技术...