害怕冷暴力

我自己做了一个 AI 后端项目 Mini-Doubao 。这个项目不只是“调用大模型接口聊天”，而是围绕真实工程问题做了完整实现，包括：SSE 流式对话RAG 知识库检索Agent 工具调用闭环多轮会话上下文管理线程池隔离与异步收尾邮箱验证码注册/登录/找回密码项目背景基于火山引擎（豆包模型）API 构建。目标是做一个“可对话 + 可检索 + 可扩展工具能力”的系统，并解决 AI 场景中常见的工程问题：长连接、异步任务、上下文成本控制、服务稳定性等。核心能力1）RAG 异步摄入链路文档上传后通过 RocketMQ 异步处理完成“解析 -> 切片 -> Embedding ->...

无实习一般学历，求简历拷打🥺

1、自我介绍2、我看你做了3个项目, 讲一下你觉得最具代表性的项目3、项目的Agent怎么设计的4、Agent 基于什么框架一般会基于 LangChain 或者 LangGraph 这类框架来实现。如果任务流程比较线性，比如“识别任务 -> 调工具 -> 汇总结果”，LangChain 就够用，因为它比较适合快速搭建工具调用链路和 Prompt 编排。如果任务流程里状态比较多、分支比较复杂，比如失败重试、条件跳转、多轮状态推进、人工确认节点这些，LangGraph 更合适，因为它本质上是图结构编排，更容易描述有状态的 Agent 工作流。如果是校招项目或者实习项目，比较常见的做法是...