大家好，我是@程序员花海，我看过太多同学的 AI Agent 项目简历，写出来的亮点全是这样的：做了一个 AI Agent 智能助手，集成了大模型、RAG 知识库、MCP 工具调用，实现了自动对话、推文发布、通知推送等功能，提升了效率。这种写法，在大厂面试官眼里，等于没写。很多同学做 AI Agent 项目时，技术栈堆得很满，MCP、RAG、规则树、策略模式、Spring 动态注入、大模型调度…… 看上去非常唬人，可一写到简历上，面试官扫一眼就划走了。问题根本不在你没做东西，而在你没把项目讲清楚。比如看这份简历，表面上用到了各种 AI 相关技术，组件也列得很全，但仔细一琢磨，整体更像是把市面上...

有没有大佬给点建议

1. 自我介绍2. Qwen3.5 这类新一代模型，如果不只停留在“Transformer 变体”更有含金量的讲法不会只说它是 Decoder-only，而是会落到训练稳定性、推理效率和长上下文适配这三条线上。比如归一化方式、注意力结构、RoPE 扩展策略、GQA 对 KV cache 的影响、SwiGLU 对表达能力的提升，以及 tokenizer 和多语种兼容设计。面试官真正想听的是这些结构选择为什么出现，它们解决了什么具体问题，而不是模块名背诵。如果要再深一点，可以顺手带出工程后果。比如 GQA 不是为了论文好看，而是为了在长生成场景下降 KV cache 占用；长上下文扩展也不是简单把...