莉莉丝实习体验

网上流传的 Agent 学习路线，大多数都错了——不是内容错，是顺序错。 几乎所有路线都从"学框架"开始：LangChain → LangGraph → AutoGen → 整个 demo。结果学了一堆 API，搭出来的东西一遇到真实场景就崩。你根本不知道它为什么崩，也不知道怎么让它不崩。 正确的顺序应该反过来：先搞懂 Agent 在工程上会坏在哪里，再去学怎么用框架把这些坑填上。 第一阶段：底层机制（3-5 天，绝不要跳） 1. Function Calling / Tool Use 怎么工作 LLM 不是真的在"调用"工具，它只是根据你给的 sche...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

最近我给一些前端方向的实习生做内推，看了不少简历。投递里常能看出一种预设，找实习只要把前端做熟，页面和接口能啃下来，似乎就踩对了主线。初筛读多了会有另一种感受，当业务和岗位已经大量贴上大模型、RAG 或 Agent 时，纯前端技术栈写得再工整，也很难在一叠写法雷同的简历里单独把人托起来。我想写的不是简历技巧，评审更常问的是，你有没有把智能接进一条可维护、可观测、也能和人协作的链路，还是只在项目名里多写几个关键词。许多项目经历段落，技术名词很全，叙事却薄。写得多的几种模式是：周期很短，却同时堆上 RAG、流式输出、鉴权与复杂治理，读者很难估计真实投入与掌握深度段落像功能清单，缺少场景、难点、个人...