【Java 后端实习求助】27 届软工 | 省赛一等奖 | 求简历指点 + 内推捞捞

卧槽nk，你就不能提示一下吗，交卷是绿色按钮，我还没做就不小心点了，还没有提示警告。md直接0分

大佬们能帮忙看看简历吗，投也不是很敢投，想找暑期实习哪里需要润色一下啊各位大佬谢谢家人们🙏🏻

友友们，知道这是做什么业务的岗位吗，有没有面过的友友😍

项目地址：https://github.com/java-up-up/super-agent这个项目能学到什么？先直接列出来，小伙伴心里有数：ReAct Agent 智能体的完整实现：不只是能聊天，而是支持联网搜索、工具调用、多步推理、Checkpoint 持久化，真正能自主决策和行动的 Agent三层执行器体系：系统不是把所有问题都交给 Agent，而是先做确定性编排，再按场景选最合适的回答引擎（歧义追问 / 知识问答 / 开放式 Agent），这套分层调度机制是整个系统的核心竞争力RAG 前置编排引擎：路由判定、问题改写、子问题拆分、知识域收缩、歧义澄清，在模型回答之前把所有决策做完，确保每一次检索都是精准的双通道混合检索：向量检索 和 关键词检索 并行执行，RRF 融合排序，可选外部 Rerank 精排，召回率和精准度兼顾证据预算控制与无证据短路：模型上下文窗口有限，多子问题的证据量需要严格裁剪；没有找到相关证据时直接告知用户，不让模型凭空编造，从架构层面杜绝幻觉Parent-Child 块聚合：检索粒度用 Child 小块保证命中率，回答阶段通过聚合提升到 Parent 大块，保证上下文完整性。这个设计在业界也属于比较前沿的实践三种会话记忆策略：无记忆、滑动窗口、摘要压缩，生产环境下怎么平衡 Token 成本和上下文完整性，三种方案都有完整实现和对比演示MCP 工具协议集成：基于 Model Context Protocol 标准协议，Agent 可以动态发现和调用外部工具，不再局限于硬编码的 Function Call，真正实现了工具能力的即插即用Skills 能力扩展体系：通过 SKILL.md 配置文件声明式定义技能，支持目录结构化管理、自动加载、引用脚本和参考资料，让 Agent 的能力边界可以持续扩展而不需要改动核心代码Neo4j 图数据库驱动的文档结构图谱：每份文档索引构建时，同步在 Neo4j 中生成 Document → Section → Item 的层级图结构，支持章节编号定位、邻接遍历、子节点展开等图查询，让检索不再只靠向量匹配，还能沿着文档结构精准导航知识路由三级漏斗：用户提问后，系统先走 Scope → Topic → Document 的三级排序，通过语义 + 词法 + 关键词实体的混合打分自动锁定最相关的文档，再进入检索链路。置信度不够时主动降级，不硬猜影子路由质量观测：用户手动选文档时，系统后台静默跑一遍完整知识路由，对比"系统会选什么"和"用户实际选了什么"，记录命中率、置信度、候选排名，用于持续优化路由模型，对用户完全无感文档从上传到可检索的完整链路：Tika 多格式解析、四种切块策略组合流水线、向量化、PGVector + Elasticsearch 双引擎索引，每一步都有独立的任务日志和状态追踪组合式切块引擎：结构切块做主干、递归分块做兜底、语义分块做边界优化、LLM 智能切块处理疑难文档，系统按文档类型自动推荐最优策略组合联网搜索与工具调用：集成 Tavily 搜索，支持工具重试、指数退避、异常兜底，模型调用次数和工具调用次数都有 Hook 限制，防止资源滥用和死循环推荐追问问题生成：主回答完成后额外调用模型，生成最多 3 个可继续追问的问题，引导用户深入探索SSE 流式输出协议：正文分片实时推送，结束时补发引用来源和推荐问题，支持主动停止生成，用户体验对标主流 AI 产品