实习时最怕听到“把这个活干一下”。这句话看似简单，却常常没有边界、没有说明，也没有预期结果。你不知道要做到什么程度，也不清楚优先级和时间要求，只能一边试探一边修改，反复返工。比起任务本身，更让人焦虑的是这种不确定感。

究极折磨，缓了三天才想起在牛客发布。

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...