一、怎么找 Agent 开发相关工作 / 实习？现在招 Agent 的岗位，名字不一定带 Agent，搜这些关键词：AI 应用开发LLM 应用工程师AI 产品助理 / AI 产品经理Prompt 工程师 / 提示词工程师AI Agent 工程师 / 智能体工程师大模型应用开发RAG 工程师渠道优先：拉勾、BOSS 直聘（互联网 / AI 公司最多）大厂实习：字节、阿里、腾讯、百度、快手都在疯狂招 LLM/Agent 实习生AI 创业公司（最容易进，成长最快）门槛真的不高：不一定要懂底层大模型训练会用 API、会搭流程、会写简单逻辑就行二、Agent 开发实习，每天到底在做什么？真实日常，非常具体：设计 Agent 流程比如：用户问 → 意图识别 → 查知识库 → 调用工具 → 生成回答写 / 优化 Prompt让 AI 不乱答、格式统一、逻辑更稳做 RAG（检索增强）上传文档、切分、建库、调召回精度搭简单工作流用扣子、Coze、Dify 这类低代码平台拖拖拽拽测试、纠错、迭代看哪里答错、哪里卡住、怎么优化写文档、做演示给产品 / 领导展示效果一句话总结：把大模型变成 “能干活、能思考、能调用工具” 的机器人，你就是指挥官。三、简历上怎么包装 Agent 开发经历？（超级好用模板）哪怕你只是自己做过一个小项目，也能写得像正式开发：可直接复制的简历写法：AI Agent 项目 | 个人项目基于 LLM + RAG 构建垂直领域问答智能体，支持文档上传、意图理解、精准回答设计多轮对话流程与工具调用逻辑，优化 Prompt 使回答准确率提升 30%+使用低代码平台完成全流程搭建，可独立完成问答、总结、信息检索任务如果你会一点点代码，再加一句：调用大模型 API，实现 Agent 结构化输出与异常处理HR 一看就知道：这人懂现在的 AI 热点，能直接上手。四、怎么判断一个 Agent 实习好不好？看这 4 点，非常准：能不能接触真实业务只是洗数据、标数据 → 差能设计流程、写 Prompt、搭 Agent → 好用不用最新框架 / 平台让你用 Coze、Dify、LangChain、RAG → 好纯传统软件，跟 AI 没关系 → 别去有没有人带你有人教你怎么设计 Agent、怎么调效果 → 超值扔那不管 → 快跑能不能产出作品做完能放作品集、能演示 → 简历含金量极高只写内部报表 → 一般

为什么推荐AI Agent项目？符合当前最热趋势：AI正在从“聊天工具”向“自主行动的主体”演进。AI Agent（智能体）能理解目标、调用工具并完成任务，是2026年最被关注的方向之一。例如，可以用Agent一键点奶茶、处理工作流或运营社交账号。“人人可做”正成为现实：开发门槛因工具成熟而大幅降低。利用 OpenClaw 这类开源项目或国内大厂推出的低代码平台（如阿里的“通义千问”、字节的“火山引擎”），普通人通过自然语言描述也能快速搭建AI应用。实用价值高，场景广泛：无论是个人的自动信息处理、办公自动化，还是小团队的垂直业务（如电商客服、内容生成），AI Agent都能直接提升效率，甚至催生“一人公司”模式。💡 一个具体的入门项目：自动工作流助手你可以从构建一个能帮你自动处理日常信息并执行任务的AI Agent开始。例如，一个能自动阅读指定邮件或消息，提取关键信息（如会议时间、待办事项），并帮你添加到日历或生成待办清单的智能助手。所需工具：你可以使用 LangChain、CrewAI 等开源框架，它们提供了组装Agent的模块。核心能力：让AI学会调用日历API、邮件API或笔记软件接口。学习路径：可以参考Scaler平台发布的《2026生成式AI路线图》，其中第8阶段专门讲解如何构建AI Agent系统。

最「夯」（靠谱、顶流、跟着能起飞）的 mentor不甩锅、不抢功：你做的成果会帮你背书，出问题先一起扛，再一起复盘。肯教真东西：不只给任务，还讲为什么这么做、边界在哪、坑在哪、行业里真实玩法。给空间也给底线：放手让你试，但关键节点会把关，不会让你瞎撞。说话直接但尊重人：不阴阳、不 PUA，有问题当场指，改完就翻篇。愿意推你一把：有机会、有资源、有晋升 / 项目，会想到你，而不是只把你当工具人。情绪稳定：遇到压力不迁怒下属，能稳住团队节奏。简单说：能带你成长、帮你避坑、替你撑腰、还不消耗你。最「拉」（坑人、内耗、跟着只会越来越废）的 mentor只派活不教活：只会 “你自己看着办”，出问题全怪你。爱画饼、甩锅、抢功：功劳是他的，锅是你的，承诺从不兑现。PUA + 阴阳怪气：不直接说问题，靠贬低、讽刺、冷暴力让你自我怀疑。信息不透明：关键信息藏着掖着，让你永远在被动猜、被动踩坑。情绪不稳定：一点小事就爆炸、迁怒、摆烂，团队氛围压抑。只会向上管理：对领导舔，对下属压，完全不关心你成长和前途。简单说：不教本事、只消耗你、不担责任、还拖你后腿。其实好 mentor 可遇不可求，遇到了真的是职场运气；遇到拉的也别内耗，把他当反面教材，学避雷、学边界感、学怎么保护自己，也算一种成长。

一、沟通坑：以为 “做完就行”，结果全白干踩坑经历刚接手任务时，没问清楚需求、边界、验收标准，埋头就做。结果做完交上去：方向不对，完全不是 leader 想要的细节漏了，要返工重做时间花了，还被说 “理解能力不行”当时心态特别崩：我明明很努力，为什么反而被骂？当时怎么应对先稳住情绪，不辩解、不甩锅，先认错 + 复盘把需求一条条列出来，和 leader 逐条对齐下次接任务前，强制自己问清楚：目标、范围、截止时间、优先级、输出形式给新人的避坑建议接任务时，一定要问清这 5 件事：要解决什么问题（核心目的）做到什么程度算合格（验收标准）优先级：紧急 / 重要 / 可延后交付物：文档 / 代码 / 报表 / PPT中间是否需要同步、多久汇报一次记住：多问一句不丢人，做错重做才丢人。二、流程坑：不懂规范、擅自操作，差点出线上问题踩坑经历刚上手时觉得流程繁琐、审批慢，为了赶进度跳过步骤：没走评审直接改代码没自测就提交没确认权限就操作数据差点引发线上 bug / 数据错误，被前辈严肃提醒：职场不是学校，出问题不是扣学分，是要担责任的。当时怎么应对立刻停止操作，主动上报，不隐瞒、不硬扛按规范回滚、补流程、补测试把常用流程画成图，贴在旁边，严格照做给新人的避坑建议流程再慢，也别跳步骤，尤其是线上、数据、权限相关不懂就问：“这个步骤必须走吗？有没有标准操作文档？”不确定能不能做 → 默认不能做，先问清楚再动手所有重要操作：留痕、留记录、留截图三、经验不足坑：只会埋头干，不会 “向上管理” 和风险提前说踩坑经历遇到问题、卡壳、做不完，不敢说、怕被骂、想自己硬扛，拖到截止日前一晚，才说做不完，结果打乱整体排期。领导原话：“我不怕你做不完，怕你不提前说，让整个团队被动。”当时怎么应对学会提前暴露风险，而不是最后爆雷遇到阻碍，立刻同步：卡点是什么、需要什么支持、预计延期多久给出方案，而不是只抛问题给新人的避坑建议进度有风险：越早说越好，1 天能解决的别拖到最后 1 小时汇报结构：现状 → 问题 → 方案 → 需要支持 → 新时间点不要等领导来问，要主动同步四、人际关系 / 边界坑：太老实、太客气，反而被甩锅、堆活踩坑经历新人时期总觉得：多干点没关系、别人让帮忙就答应、不好意思拒绝。结果：不属于自己的活堆过来别人出错甩到自己头上自己本职做不好，还落个 “能力不行”当时怎么应对学会温和但坚定地拒绝：我手头有 XX 紧急任务，优先级更高，实在排不开重要协作：文字确认、留记录，不口头承诺分清：帮忙是情分，本职是本分给新人的避坑建议不做老好人，先保自己核心任务质量跨人协作：需求、分工、截止时间，尽量在群里 / 文档确认被甩锅时：不当场吵架，拿记录、讲事实、摆时间线可以友善，但不必卑微五、心态坑：把职场当学校，期待被手把手带踩坑经历刚入职总期待：有人耐心教、一步步带、错了温柔提醒。现实是：大家都很忙，没人有义务一直带你。遇到问题不敢问，或者问得太基础，反而被觉得不上心。当时怎么应对先自己查文档、搜历史记录、看案例，实在不懂再问提问时带上自己的思考和尝试，而不是 “这题怎么做”接受：职场是价值交换，不是义务教育给新人的避坑建议先自救，再求助提问三要素：我做了什么 → 卡在哪 → 期望得到什么帮助感恩带你的人，但不依赖任何人六、总结：新人最核心的 3 条避坑心法沟通先行，对齐再干方向对，比努力更重要。流程敬畏，风险前置不擅自操作，不隐瞒问题，不临时爆雷。守住边界，对自己负责不甩锅、不背不该背的锅，先把本职做到稳定可靠。

AI Coding 使用心得：从 “只会抄代码” 到 “真・效率倍增”用 AI Coding 也有一段时间了，从一开始图省事直接复制答案，到现在把它当成辅助工具 + 私人教练，感受真的挺不一样。尤其在刷题、写算法、赶项目、debug 这段时间，确实帮我省了很多力气，但也踩过不少坑。简单分享一下自己的心得和小技巧，欢迎大家一起交流。一、最明显的提升：效率真的快了很多语法 / 模板秒出像并查集、线段树、单调队列、DP 常见模型、快读快写、多测清空这些，手动写很容易漏细节、手滑写错。直接让 AI 给标准模板 + 注释，再按题目微调，比自己从头敲快太多，也减少低级 bug。Debug 效率翻倍有时候 WA 半天，肉眼看不出问题：边界没考虑、数组越界、变量没初始化、逻辑写反、精度问题……把代码 + 样例 + 错误信息贴给 AI，它通常能快速定位到行，甚至直接指出：这里应该是 <= 不是 <多组输入没清空数组递归爆栈 / 空间超限比自己干瞪眼看强太多。思路卡住时的 “破局点”完全没思路时，不直接要代码，而是让 AI：提示这题属于什么算法（贪心 / DP / 二分 / 图论）给一步一步的思考过程，而不是直接丢答案相当于有个随时在的 “思路引导员”，比干想一晚上有效。二、意外遇到的坑（真的很真实）AI 也会写假算法、假解法尤其是偏难的思维题、构造题、数据结构卡常题，AI 偶尔会给出：看起来很对、实际逻辑错误的代码复杂度不对，会 TLE 的 “假优化”变量名混乱、逻辑跳跃直接复制必 WA，必须自己看懂 + 手推样例 + 验证复杂度。过度依赖，会越来越不会独立思考一开始很爽：不会就问，秒出代码。但一段时间后发现：自己写代码变慢、思考变懒、面试手写容易慌。尤其是秋招面试，不可能带 AI，思路还是要刻在自己脑子里。细节不严谨，坑在小地方多组输入忘记 memset/clear数据范围没开 long long排序 comparator 写反、爆 intAI 有时也会犯这种低级错误，不能完全当 “标准答案” 信。三、我自己总结的高效使用技巧（亲测好用）先自己想 15–20 分钟，再求助 AI强制自己先写思路、画样例、写伪代码，实在卡壳再用 AI 看思路缺口，而不是一上来就要完整代码。提问要具体，别只丢一句 “帮我写这道题”效果更好的 prompt 示例：这题我的思路是 xxx，哪里有问题？帮我找这段代码的 bug，样例输入 xxx 输出应该是 xxx用 C++ 写，要求时间 O (n) / 空间 O (1)，不要冗余写法帮我把代码改成更简洁、比赛风格的写法描述越清楚，AI 给的结果越精准。让 AI 做 “注释 + 讲解”，而不只是代码我现在固定会加一句：每一步加注释，讲清楚为什么这么写，时间 / 空间复杂度是多少。长期下来，相当于在被动学习，而不是单纯抄作业。用 AI 整理模板 & 错题笔记把一类题（比如区间 DP、数位 DP、最短路、拓扑排序）丢给 AI：帮我总结这类题的通用思路整理成可直接背的比赛模板刷题效率会高很多。拿来当 “模拟面试官”，练口述思路尤其备战面试时，可以让 AI：给我出一道同类型模拟题让我讲思路，它来点评、追问、挑错对面试表达提升很明显。四、总结：AI 是工具，不是替代品对我来说，AI Coding 更像：一个24 小时在线的助教：帮你 debug、补细节、理思路一个提速工具：减少重复劳动，把时间留给思考但它不能替代：自己手推样例、证明复杂度独立写代码、独立造数据卡自己真正理解算法本质用好的关键：不迷信、不依赖、会验证、会提问，把 AI 当成 “放大器”，而不是 “拐杖”。这段时间用下来，确实感觉 coding 速度、debug 速度、刷题量都上去了，但也时刻提醒自己：代码可以 AI 帮写，思路必须自己掌握。

秋招最残忍也最珍贵的地方，从来不是拿到哪张 offer，而是它用短短几个月，把一个人从「学生心气」，硬生生磨成「社会心态」。它不只是一场求职，更像一次集体成年礼—— 你会发现心气的变化，从来不是单向的 “变现实” 或 “变勇敢”，而是两种力量在拉扯、共存、最终长成更成熟的自己。一、秋招最先打碎的，是学生时代的「天真心气」没经历秋招前，很多人心里都有一套学生逻辑：我成绩不错、证书齐全、实习有几段，就该有好结果；努力 = 回报，认真准备 = 一定上岸；我喜欢什么，就应该能做什么；只要我够优秀，世界会给我匹配的位置。秋招会用一连串现实，温柔又冷酷地推翻这些：简历石沉大海、笔试过了面试挂、面得自我感觉良好却没结果；同岗几百上千人竞争，不是你不够好，是坑太少、人太多；专业对口、能力匹配，依然可能因为学历、学校、性别、HC、运气被刷；你热爱的方向，可能不招人、起薪低、加班多、门槛高到离谱。这一阶段的心气变化，大多是下坠感：从自信、骄傲、理想化，变成焦虑、自我怀疑、失眠、内耗，甚至觉得 “我是不是一无是处”。很多人第一次真切体会：人生不是线性及格线，而是充满随机性与结构性压力的博弈。二、然后逼你学会：妥协≠认输，是「更清醒的现实」秋招会逼着人做一系列从前抗拒的选择，外人看来是 “妥协”，内里其实是认知升级：1. 从「只看热爱」到「先看生存」不是不热爱了，而是懂了：先生存，后理想；先站稳，再谈追求。可能放弃最想去但极卷的赛道，去一个更稳、更能养活自己的岗位；接受城市、平台、薪资、岗位内容没那么完美；承认：有些热爱现阶段养不活自己，不代表永远不能捡起来。这种妥协，不是躺平，而是对自己、对家庭、对未来负责。心气从 “我只要我喜欢”，变成 “我可以先选一条能走通的路，再慢慢靠近想要的生活”。2. 从「我要最好」到「我要合适」学生心气：非大厂不去、非核心岗不做、非高薪不签。秋招后：明白平台、薪资、强度、城市、成长、稳定，不可能全占；学会排序：什么是必须要的，什么是可以放一放的；接受 “普通但体面、稳定、有成长” 的结果，也是一种胜利。心气从极致完美主义，变成务实的最优解主义。3. 从「怪自己不够好」到「理解系统与运气」被拒多了，反而会慢慢脱敏：很多结果与个人能力无关，是 HC、部门需求、面试官偏好、时机；不必因为一次失败，全盘否定自己；努力很重要，但努力不能解决所有问题。心气从过度自我攻击，变成客观归因、接纳不确定性。三、但秋招也会悄悄养出另一种心气：更坚韧、更清醒、更勇敢很多人以为秋招只会磨平棱角，其实它也在锻造底气：1. 你比自己想象中更能扛每天改简历、刷题、投岗、赶场面试、被拒、复盘、再来；情绪崩溃过、哭过、想放弃过，但还是撑完了整个周期。撑过来的人会发现：原来我可以承受这么多挫败，依然往前走。这种 “我扛过最难的阶段” 的心气，是未来面对职场压力、人生挫折的底层底气。2. 从「被动等待机会」到「主动掌控人生」学生时代：上课、考试、按部就班。秋招后：主动调研行业、公司、岗位；主动练表达、补项目、刷算法、改自我介绍；主动争取内推、复盘面试、调整策略、甚至二战春招。心气从随波逐流，变成我要为自己做选择、为结果负责。3. 更清楚：自己到底想要什么、能承受什么面过高压快节奏的岗，才知道自己能不能接受长期加班；拒过不合适的 offer，才明白底线在哪里；看过不同行业的真实状态，才分清兴趣 vs 职业。秋招之前，热爱常常是模糊想象；秋招之后，热爱是排除无数错误选项后，依然不想放弃的东西。心气从跟风从众，变成清晰自我认知。四、终极变化：不是非黑即白，而是「柔软又坚定」秋招对心气的改变，最真实的样子是：你会变得更现实，但没有变得市侩懂了钱很重要、稳定很重要、生存很重要；但没有因此丢掉底线、丢掉真诚、丢掉对生活的期待。你会学会妥协，但没有变得懦弱愿意为了长远，暂时放下一些执念；但在真正在意的事情上，反而更清楚要坚持什么。你会少了少年式的轻狂，多了成年人的笃定不再张口就是 “我一定要怎样”；而是默默 “我先做好能做的，接受结果，再继续向前”。可以说：秋招拿走了你一部分天真、骄傲、不切实际的幻想；但还给你更珍贵的东西 —— 清醒、韧性、边界感、以及真正的自我认同。五、回到问题本身：秋招到底把我们变成了什么？不是更现实 OR 更勇敢，而是既现实，又勇敢：现实到看得清规则、压力、限制，勇敢到依然愿意努力、选择、承担、不彻底躺平。不是学会了妥协 OR 坚定了热爱，而是在妥协中守住热爱：妥协的是暂时的路径、平台、薪资，坚定的是自我成长、长期方向、不敷衍自己的人生。心气没有消失，只是从轻飘飘的理想主义，变成沉甸甸的现实主义理想。最后一句很轻，但很真秋招最有价值的，不是那张录用通知，而是多年后你回头看会发现：那段被拒绝、焦虑、自我怀疑又咬牙撑住的日子，悄悄把你从一个孩子，变成了一个能对自己人生负责的成年人。心气被磨低过，也被重新垫高过 ——更低的是虚妄的骄傲，更高的是真实的底气。

最后是否能够成功转正

直接请年假，不用废话

AI 极大地简化了获取信息的路径和执行重复性任务的门槛，不再需要记忆那些非核心的、机械的、检索性的知识（比如某个具体公式的系数，或者某个生僻概念的字面定义），从繁琐的记忆负担中解脱出来；AI 最大的价值不在于给你一个答案，而在于教你思考方式，从而加深对复杂问题的理解，当你不再担心 “记不住” 时，你会更敢于去探索 “为什么” 和 “怎么做”。AI 能将碎片化的知识点串联成网，帮助你建立系统化的认知模型；我们也必须警惕 AI 可能带来的 “思维简化” 陷阱 ，如果过度依赖 AI 给出的直接答案，而跳过了中间的推导过程，人类的逻辑推理肌肉可能会萎缩。