行业垂直 Agent（差异化优势，简历亮点）推荐 GitHub 项目：Hermes Agent（star 59k+）：带长期记忆的个人 Agent，支持邮件 / 日程 / 信息检索，可二次开发为行业助手。地址：https://github.com/nousresearch/hermesDify（star 12k+）：零代码 AI 工作流，快速搭建垂直 Agent（如教育答疑、电商导购），支持 API 集成。地址：https://github.com/langgenius/difypy-jrag：模块化 Agentic RAG，支持多智能体协作、流式响应，适合进阶开发行业问答 Agent。地址：...

😭😭😭😭，ssob没人理我啊，今晚改了改简历，各位佬拷打一下我

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...