这段时间春招面试，不管是中小厂、制造业信息化、还是软件岗，只要沾一点智能、算法、大模型、AI工具，面试官必问AI相关问题。我一开始完全没准备，前两场答得一塌糊涂，后面专门整理了一下，才发现套路非常固定。给大家说下最常出现、几乎每家都问的：第一个就是 RAG基本都会问：你知道RAG吗？能干什么？和直接训模型有什么不一样？不会让你手写公式，就是看你懂不懂：外接知识库、减少幻觉、不用改模型、更安全这几个关键点。能说清楚，面试官就点头了。第二个必问：AI幻觉什么是幻觉？为什么会出现？你在项目里怎么避免？我一般就答：数据不行、模型瞎编、上下文乱。解决就靠RAG、加校验、限制输出、加来源引用。很朴实，但面...

年后投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下

求内推

手把手带你拆解一个 GitHub 开源项目，用 LangGraph 从零搭建多 Agent 智能助手。Supervisor 架构 + 5 个专业子 Agent，代码不到 3000 行，适合写进简历的实战项目。    三、架构详解 用户消息 (Telegram / Slack) | v +---------------+ | Manager Agent | GPT-4o + SQLite记忆 +-------+-------+ | | SendMessage 工具（动态注入） | +-----+-----+-----+-----+ v v v v v 消息 日历 待办 协作 搜索 Agent A...