改简历、模拟面试、写感谢信——AI快成我求职经纪人了

1、自我介绍2、做了一个企业知识库 + 办公助手 Agent的项目3、Agent 和传统聊天机器人最大的区别是什么传统聊天机器人更多是围绕对话生成展开，本质上是“用户问一句，模型答一句”。AI Agent 不只是回答，它还要理解目标、拆分任务、决定下一步动作，并且在必要时调用外部工具完成任务。所以 Agent 更强调“决策能力”和“执行能力”，而不是单纯的生成能力。比如用户问“请假流程是什么”，这更像知识问答；如果用户说“帮我查一下我下周一有没有会，如果没有就给我安排一个项目同步会”，这就不是普通聊天了，因为它涉及状态判断、调用日历工具、执行会议创建等一系列动作，这才更符合 Agent 的定义...

简历别群发：投每家之前，把岗位关键词往里塞一塞，系统筛选那关得过笔试别裸考：行测、专业题，现在就开始刷，临时抱佛脚来不及面试多练：自我介绍顺不顺？项目讲不讲的清楚？找同学模拟几遍，真上场不慌信息渠道：牛客网、offershow、公司官网、招聘公号，每天刷一遍，别错过投递窗口心态上稳住：春招岗位比秋招少，但很多人还在观望，你现在动手，就已经跑赢一半了。

之前团队在做合同审查和研报问答两个 RAG 项目，踩了不少分块（Chunk）相关的坑。今天把这块经验整理一下，希望对正在做类似事情的朋友有点帮助。先搞清楚 Token 这个概念做 Chunk 之前，得先理解 Token。很多人把 Token 简单等同于"字"或"词"，这不太准确。Token 是模型实际处理的最小单元，中文大约 1.5-2 个字对应一个 Token，英文则大约是 0.75 个单词一个 Token。这件事为什么重要？因为不同类型的文档，Token 密度差异很大。我们实测过：一份 20 页的中文合同，大约 8000-12000 个 Token；...

今年最难的不是努力，而是努力后的“软拒绝”。简历投递如石沉大海，即便杀入终面，最后也往往只换来一句冰冷的“已进入人才库”。这种“差一点就成功”的幻觉最是折磨：你分不清是自己实力尚欠，还是名额早已被内定。在“炼狱模式”下，实习生岗位竟也卷出了校招的门槛。但请记住，人才库不是终点，而是等待蓄势的下一场风暴。