一、面试官筛简历时在想什么我每天看几十份简历，看到“熟练掌握PyTorch”“熟悉Transformer架构”这种话，基本跳过。为什么？因为谁都会写这句话，但80%的人经不起追问。我真正想看到的是：这人到底用AI干了什么实事？项目描述里有没有具体的问题→方案→结果他调的是别人的库还是自己改的？有没有提到修改源码、优化性能、处理bad case效果是真的好还是随便写的？有没有可量化的指标（准确率提升X%、耗时降低Y%）这项目是他主导的还是跟跑的？有没有明确写出个人贡献二、好的AI能力简历长什么样我直接给你一个对比，你感受一下：❌ 差的写法“使用PyTorch实现了一个图像分类模型，准确率达到95...

其实还挺不容易的，也算是转码之路的里程碑了

要简历的不少，但没面😥同学都在实习，好焦虑😢

开发你的agent的时候，用的是什么流程？为什么用这个流程？ 用的是React流程：先推理->调用工具执行->观察 循环迭代知道任务全部完成 适合工具调用场景：ReAct 的流程天然适合工具调用，因为每一步都可以根据上一步的观察结果决定下一步做什么。 可解释性比较强：ReAct 的执行轨迹通常比较清楚 容错能力更好：如果工具返回失败、结果不完整，ReAct 可以继续调整策略 模型和 Agent 的区别是什么？ 模型只负责输出，不能自主感知、自主决策、自主执行，而Agent可以自主感知、自主决策、自主执行 自主感知：环境输入获取能力 自主决策：基于当前状态选择下一步做什么 自主执行：...