顺便说一句，淘天 27 届暑期实习生还在持续招人，AI工程、算法等方向都有机会，感兴趣可以查看我关联的内推记录。最近集中看了一批 AI 相关的校招简历，有个感受越来越明显：不是大家项目差距很大，而是简历呈现方式差距特别大。你会发现，候选人做的内容往往高度相似：大模型应用、RAG、知识库问答、Agent、多轮对话、Prompt 优化……甚至连技术组合都很像：Python、LangChain、向量库、FastAPI、React。可同样一类项目，有些人写完以后让人觉得“这个同学是真的做过，也想明白了”，有些人则像把一串名词拼在一起，读完只留下几个框架名。问题通常不在项目，而在你怎么把项目写出来。1....

感觉我的简历在本科生中也不算差，面试的时候八股和算法只要不挖的太深都回答的上来，为什么老是被一面挂😭最近被一面挂麻了，即使问了面试官对我的印象说还不错也仍然被一面挂，真有点怀疑人生了😭

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

1. 如果让你从 0 到 1 设计一个企业级 Agent 平台，你会怎么划分 Planner、Memory、Tool、Knowledge、Runtime、Evaluation 这几个模块？边界怎么定？我一般不会按“大模型功能”来拆，而是按“责任是否稳定”来拆。Planner 只负责决定下一步做什么，不负责真正执行；Tool 只负责把外部能力标准化，不参与推理；Knowledge 负责把文档、结构化数据、权限和索引组织成可检索资产；Memory 只存跨步、跨轮、跨会话还需要被引用的信息；Runtime 负责状态推进、超时、重试、回放和观测；Evaluation 则独立出来，不跟在线链路耦合，因为...