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一、怎么找 Agent 开发相关工作 / 实习?现在招 Agent 的岗位,名字不一定带 Agent,搜这些关键词:AI 应用开发LLM 应用工程师AI 产品助理 / AI 产品经理Prompt 工程师 / 提示词工程师AI Agent 工程师 / 智能体工程师大模型应用开发RAG 工程师渠道优先:拉勾、BOSS 直聘(互联网 / AI 公司最多)大厂实习:字节、阿里、腾讯、百度、快手都在疯狂招 LLM/Agent 实习生AI 创业公司(最容易进,成长最快)门槛真的不高:不一定要懂底层大模型训练会用 API、会搭流程、会写简单逻辑就行二、Agent 开发实习,每天到底在做什么?真实日常,非常具体:设计 Agent 流程比如:用户问 → 意图识别 → 查知识库 → 调用工具 → 生成回答写 / 优化 Prompt让 AI 不乱答、格式统一、逻辑更稳做 RAG(检索增强)上传文档、切分、建库、调召回精度搭简单工作流用扣子、Coze、Dify 这类低代码平台拖拖拽拽测试、纠错、迭代看哪里答错、哪里卡住、怎么优化写文档、做演示给产品 / 领导展示效果一句话总结:把大模型变成 “能干活、能思考、能调用工具” 的机器人,你就是指挥官。三、简历上怎么包装 Agent 开发经历?(超级好用模板)哪怕你只是自己做过一个小项目,也能写得像正式开发:可直接复制的简历写法:AI Agent 项目 | 个人项目基于 LLM + RAG 构建垂直领域问答智能体,支持文档上传、意图理解、精准回答设计多轮对话流程与工具调用逻辑,优化 Prompt 使回答准确率提升 30%+使用低代码平台完成全流程搭建,可独立完成问答、总结、信息检索任务如果你会一点点代码,再加一句:调用大模型 API,实现 Agent 结构化输出与异常处理HR 一看就知道:这人懂现在的 AI 热点,能直接上手。四、怎么判断一个 Agent 实习好不好?看这 4 点,非常准:能不能接触真实业务只是洗数据、标数据 → 差能设计流程、写 Prompt、搭 Agent → 好用不用最新框架 / 平台让你用 Coze、Dify、LangChain、RAG → 好纯传统软件,跟 AI 没关系 → 别去有没有人带你有人教你怎么设计 Agent、怎么调效果 → 超值扔那不管 → 快跑能不能产出作品做完能放作品集、能演示 → 简历含金量极高只写内部报表 → 一般
聊聊Agent开发
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【开篇】2025:我的技术成长与求职之路时间过得真快,转眼2025年就要翻篇了。站在年尾回顾,感觉这一年被填得满满当当,从年初的埋头苦学,到年末的尘埃落定,每一个节点回想起来都格外清晰。想和大家分享的,不是什么辉煌的成绩,就是一个普通技术人较为真实的一年。一月到三月:打地基开年的重心很明确,就是夯实后端开发的基础。一月,我一边动手做“苍穹外卖”项目来练手,一边啃完了操作系统和计算机网络这两大块硬骨头,还背了大量的Java八股文。现在想想,那段日子虽然单调,但那种“知道自己在进步”的感觉很踏实。三月份,为了应对天梯赛,我开始在洛谷和PTA上疯狂刷题,每天都跟算法死磕。最终以B组铜牌的成绩收尾,不算惊艳,但也是个不错的开始,这段经历让我觉得,面对反复的练习和暂时的瓶颈,坚持本身就是一种解法。三月到六月:从零到一三月的另一个重点是启动我自己的第一个完整项目:Blossom花店。这是一个Java后端项目,从设计到编码,全都自己摸索。四月初完成了第一版并上传到GitHub,之后就是持续地迭代优化。最幸运的是,后来和一位前端同学组队合作,我们一起把这个项目不断完善,并在六月完成了最终的部署上线。让项目真正跑起来的那一刻,成就感是难以言喻的。更没想到的是,这个项目后来还为我们赢得了网页设计大赛的一等奖。这段经历让我深深体会到,动手做一个完整的、能跑的项目,对能力提升的帮助远超单纯的阅读和刷题,而团队协作则能让想法走得更远。七月到九月:拥抱变化七月,我有了第一段在小厂的后端实习。就在同一时间,我的技术探索欲被点燃,开始着手第二个更具挑战的项目:“淬月智能志愿服务平台”。我尝试将当时最新的SpringAI和RAG技术用进去,搭了几个智能体和知识库,还接入了字节的Coze来进一步优化服务体验。那段时间,工作之外的所有精力几乎都扑在项目上。九月份实习结束后,我根据当时的市场观察和个人兴趣,做了一个重要的方向调整:转向测试开发。这段经历让我觉得,技术之路并非一条单行道,保持对新技术的敏感,并敢于根据现实调整航向,同样重要。十月到十二月:厚积薄发下定决心后,我用九月和十月这两个月的时间,集中火力攻关Python自动化测试脚本开发,并系统地补足了测试的基础理论知识。功夫不负有心人,十月底,我拿到了来自上海哈啰的测试开发岗Offer,这是我人生中第一份真正意义上的大厂Offer。在哈啰实习了两个多月后,一个意外的机会降临——我收到了字节跳动的面试邀请。抱着试一试的心态,我开始了准备。那段时间,每天下班后的必修课就是刷SQL、刷算法、整理公司业务文档、复盘面试八股,周末也跟朋友在星巴克狂卷。过程很辛苦,但现在回想,那段辛苦的日子,恰恰是成长最快的时候。十二月底,我成功拿下了字节的Offer。说实话,那一瞬间除了开心,更多的是一种“努力被看见”的释然。【结尾】写在最后回头看这一年,从年初对着电脑敲下第一行项目代码,到年末手机里收到心仪的Offer邮件,每一步都踩得踉跄却扎实。我学到了一个朴素的道理:技能和项目是敲门砖,而持续的学习能力和面对变化时的调整心态,才是能够走得更远的内驱力。2025年教会我的,不是如何赢,而是如何在一场场小型战役中,保持节奏,不断进化。感谢这一年来所有给予我帮助的伙伴和平台。新的旅程即将开始,希望明年此时,能有更多故事与大家分享。共勉。
双非后端失败第N人:太强了 向佬学习
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给我面没招了,感觉自己好菜、面试很难,还是要多多练习1.在京东以"京东零售/京东物流/新业务"等为主要分部的业务格局下,如果要做一套"集团级客服智能质检平台",你会如何拆分:统一能力、分业务差异化、以及多租户隔离与权限边界?请讲清楚你会怎么定义"平台化的最小公共集"。2.京东已有智能客服/人机交互相关产品与品牌资产(例如言犀作为服务数智化平台、沉淀了客服最佳实践的定位),如果你接手"质检/培训/对练"产品线,你会如何重新做产品架构与路线图:哪些能力放到"通用底座",哪些沉到"场景应用层",为什么?3.面对京东618/11.11这类峰值场景(咨询洪峰、规则频繁变化、风险事件更集中),你会如何设计质检与预警体系做到"峰值不崩、策略可快速灰度、风险可止损"?请给出你会采用的关键机制(如策略发布、容量评估、演练与回滚)。4.针对语音/文本多模态质检,你会如何端到端设计:数据采集ASR转写质检检测人工复核标签回流模型/规则迭代?请明确每一环节的**质量闸(Gate)**和你会盯的核心指标。5.复杂质检往往是"规则引擎+模型"混合:请你设计一个可运营、可审计、可回放的复杂规则引擎体系(冲突处理、优先级、版本管理、灰度、回溯、解释性),并说明你如何避免"规则爆炸"和"规则失控"。6.自动评分要落到管理动作里:你会如何做评分标定(人工质检一致性、不同业务线口径统一、置信度分层、分段抽检策略)?如何证明你的自动评分"可用"而不是"看起来很准"?7.质检中的"风险预警"通常包含合规、舆情、辱骂、欺诈诱导等:你会如何定义风险分级与处置闭环(触发派单升级复盘)?哪些风险需要实时、哪些可离线?如何设置阈值避免"报警疲劳"?8."根因分析"不是做报表:请你讲清楚如果业务问你"最近投诉上升到底因为什么",你会如何把对话质检结果与订单/物流/履约等业务数据关联,形成可执行的归因树(而不是罗列TopN问题)?
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