最近我给一些前端方向的实习生做内推，看了不少简历。投递里常能看出一种预设，找实习只要把前端做熟，页面和接口能啃下来，似乎就踩对了主线。初筛读多了会有另一种感受，当业务和岗位已经大量贴上大模型、RAG 或 Agent 时，纯前端技术栈写得再工整，也很难在一叠写法雷同的简历里单独把人托起来。我想写的不是简历技巧，评审更常问的是，你有没有把智能接进一条可维护、可观测、也能和人协作的链路，还是只在项目名里多写几个关键词。许多项目经历段落，技术名词很全，叙事却薄。写得多的几种模式是：周期很短，却同时堆上 RAG、流式输出、鉴权与复杂治理，读者很难估计真实投入与掌握深度段落像功能清单，缺少场景、难点、个人...

海投了五六百份了，都没有回信，全都已读不回，没有约面，小厂实习也没有几个回的，211本这个简历很差吗，是不是再快速补一个agent项目，再补点agent知识，往agent开发那里靠靠，面试才会多一点？求大佬指点引流：腾讯，阿里，字节，pdd，米哈游

已经签了其他，释放hc了

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...