大家好，我是@程序员花海。最近看了非常多同学的大厂AI Agent、大模型开发实习简历，包括很多飞书、阿里、字节的实习生项目。我发现一个很致命的共性问题：现在很多同学的实习经历，字数很多、技术栈很满、数据很漂亮、名头很大，但是完全没有技术思考。看着是大厂核心岗，实际上写出来的内容，全是表层业务堆砌，面试官一眼就能看出：你只是执行层，没有架构层、问题层、取舍层的深度思考。今天我拿一份非常典型的飞书AI大模型实习简历给大家拆解，为什么这份简历看着无敌，实则面试极易被问穿，同时直接给大家放上优化后的高阶写法，照着改就能质变。这份实习经历，属于现在最典型的流水线式实习简历。结构完美、数据齐全、关键词拉...

这几个月匆匆忙忙连滚带爬，三月都没怎么投，四月底投了几家，基本没有回复，最后一家发了offer，没去（就一面，没有聊技术方面问题，问了一下基本问题就过了，太假了）😃准备准备一下八股和项目，竞争力太弱了，只能说大一大二太摆烂了，大三才开始准备

幻觉是怎么产生的？工具幻觉本质上是“模型自由发挥空间太大”，从另一个维度来看，就是你没有告诉他应该怎么做，给他规定怎么做我的做法收缩并明确限定使用工具：所有工具先注册成白名单，让Agent 只能从注册过的 tool 列表里去选择，并且每一个工具都有给模型明确的 JSON Schema，比如必填字段、枚举值、类型、参数范围。之前我做工具调用链路时，会在真正执行前先做一次参数校验，如果缺某个字段、字段名写错、类型不对就直接拦截，不让它进入真实 API工具调用前还会做一层业务校验。通过schema校验仅仅是模型生成的参数“可以用”，并不是说参数一定正确，同样还需要对于模型调用工具时机进行检查。比如模...