顺便说一句，淘天 27 届暑期实习生还在持续招人，AI工程、算法等方向都有机会，感兴趣可以查看我关联的内推记录。最近集中看了一批 AI 相关的校招简历，有个感受越来越明显：不是大家项目差距很大，而是简历呈现方式差距特别大。你会发现，候选人做的内容往往高度相似：大模型应用、RAG、知识库问答、Agent、多轮对话、Prompt 优化……甚至连技术组合都很像：Python、LangChain、向量库、FastAPI、React。可同样一类项目，有些人写完以后让人觉得“这个同学是真的做过，也想明白了”，有些人则像把一串名词拼在一起，读完只留下几个框架名。问题通常不在项目，而在你怎么把项目写出来。1....

各位大佬好，最近在准备春招，简历自己反复改了几版还是心里没底，想请大家帮忙指点一下，哪里需要优化?先谢谢各位了!

1、自我介绍2、项目深挖3、如果让你设计一个 Agent 的评测体系，你会怎么做Agent 的评测不能只看最终回答像不像，因为很多场景里最终答案看起来没问题，但中间过程其实已经错了。真正可用的评测体系应该至少覆盖三层。第一层是结果评测，也就是任务有没有完成，最终输出是不是符合目标。第二层是过程评测，要看任务拆解是否合理、工具是否选对、参数是否正确、执行顺序是否稳定。第三层是系统评测，要看延迟、成功率、重试率、单次成本、异常恢复能力这些工程指标。如果是线上系统，我会把评测拆成离线和在线两部分。离线阶段构造标准数据集，做固定样本回放，评估规划正确率、工具调用成功率、任务完成率和输出质量。在线阶段则...