实习经历怎么写？

定位：专门冲 Agent 开发岗，吊打玩具项目建议方向技术文档答疑 + 代码检索 Agent校园信息 / 招聘信息问答 Agent工业设备故障排查 Agent科研文献阅读总结 Agent技术栈：LLM API + ReAct + FunctionCall + 工具封装 + 短期记忆 + RAG核心能力简历写法：设计并实现垂直领域自主 Agent，基于 ReAct 范式完成推理 - 执行 - 观测闭环，集成工具调用与记忆模块，可自动拆解复杂任务并给出可解释结果。

1. 综合性AI项目：最经典的就是AI超级智能体，像主流的langchain/Spring AI架构，Rag知识库，还有提示词工程、memory会话记忆、tool calling、mcp等基本AI特性或功能全用上了，面试的时候能说的也更多2. Agent编排：像Dify、Comfy等平台，通过编排流程来实现特定功能，也是很多公司实现AI功能的主要方法；不过这个相比于AI能力，更看重你的思维能力，对问题的拆解和流程设计能力3. 垂直Agent，这种肯定会更加分，但是更适合于已经有工作经验的人，因为有真实业务数据做支撑

熟练掌握嵌入式端侧 AI 部署全流程，熟悉 ARM Cortex‑M/A 系列、STM32、RISC‑V 等嵌入式平台，能够独立完成 TensorFlow Lite、MNN、NCNN 等轻量 AI 推理框架的移植、编译与适配。具备从模型格式转换、算子支持裁剪到嵌入式环境内存分配、推理调度的完整工程能力，可在资源受限 MCU/MPU 上实现图像分类、目标检测等 AI 推理功能。熟悉嵌入式 C/C++ 开发，能将 AI 推理模块与外设驱动、业务逻辑深度整合，优化推理速度与内存占用，保障端侧 AI 功能稳定、低延迟运行，满足智能硬件产品的量产落地要求。

你觉得之前学的专业对切入新方向（跨到 AI agent 项目）有什么帮助？跨专业、跨方向对你来讲哪些是助力（good thing），哪些是阻力（bad thing）？你之前在做 AI 智能导购时，有没有因对技术（如 NLP 技术、大模型技术）了解不足而影响项目的情况？发现自己在技术接口等方面的不足后，后期做了哪些工作去弥补这些可能影响做产品经理的问题？在 AI 智能导购项目中，哪些工作让你觉得最骄傲、做得最好？垂类的 AI 产品你了解哪些？在生活中用过哪些垂类或通用领域的 AI 工具 / 智能体帮助办公或学习？做 AI 产品调研时，一般用什么方式？有哪些渠道？对于海外产品如何做调研？做竞品分析通常怎么做？之前做产品时是否做过用户调查或用户动力洞察？如何确定目标客户群？你有自己的交互设计作品集吗？AI、大模型、ChatGPT、NLP 这几个概念是什么？它们之间的区别是什么？对于国内或国外的 3C 数码产品用户，他们在购买过程中有什么痛点？我们能帮他们解决这些问题吗？如果你自己购买大几千元或万元及以上的产品，会直接购买还是会有查询等操作？假如要做二手相机的 AI agent 产品，让用户相信你且体验好，你有什么设计想法？作为产品经理，怎么让用户觉得你的平台 / APP 是靠谱的、值得相信的？在你提到的购买流程的每一步中，如何让用户去相信？京东等平台上某一商品可能有上万条评论，有好有坏，站在产品经理角度，如何让用户进来后能一目了然地捕捉到重要信息，无需看完所有评论？你刚刚提到博主可以帮你增加对产品的信任度，博主的专业性对你的信任度影响大吗？是否会因为觉得博主讲得专业而更信任？假如在卖相机的平台里增加笔记本品类，从哪些角度保障试用的准确性和真实性？从交互上，增加哪些维度能让用户更青睐你的产品？设计 3C agent 产品（卖笔记本或二手相机）时，除了基础的数据和知识建设、三方评价外，从设计层面还能做哪些优化让用户更加认可或信任？把 AI agent 比作人或助手，怎么让用户一见钟情于你的 APP 或其能力，更容易记住？假如你做的 3C 产品 AI agent 要与众多电商平台或品牌官网的 APP 竞争，从零开始推广，怎么提高竞争力，让大家知道、使用甚至形成粘性？若面向海外（如北美地区）推广二手相机或 3C 产品的 AI agent 产品，会做哪些变化？现在哪些技术会降低用户对 3C 类 AI 产品的使用体验？作为产品经理，会想什么办法弥补这些技术缺陷？反问：业务 / 团队氛围相关问题