突然查寝

本人现在大二，找实习还面临着学长学姐们的竞争，所以我们这一届要更加的努力，加上现在对学历要求较高，实习现在确是难找很多

引言大部分人简历上写的 Agent 项目，技术链路是这样的：接收用户输入 → 调 LLM → 解析工具调用 → 执行工具 → 返回结果。这是 Agent 的"最小可用版本"，能跑通，但没有任何区分度——2026 年了，跟着任何一个教程都能搭出来。尤其 RAG 相关的大家已经觉得烂大街了，评论区也有同学吐槽真正让面试官觉得"这个人做过真东西"的，是那些教程里不会教、但生产中必须解决的进阶问题。以下逐个拆解。一、Agent Harness：Agent 不是一个模型调用，是一个运行时是什么：Agent Harness 是 Agent 的"执行骨架&q...

数据说话：技术类扩招36%，产品类扩招39%重点岗位：AI金融投资研究员：用AI搞量化、做投研金融AI Agent高级工程师：智能体方向元宝AI产品经理：既懂技术边界，又懂用户需求薪资：30K-60K，15薪特点：金融AI赛道特别强，想搞“AI+金融”的盯紧腾讯。

最近看着AI越来越火，身边很多同学都想冲，但是一上来就去学大模型训练、深度学习、论文，学了半个月就放弃，又迷茫又内耗。我这段时间自己查资料、看招聘、问学长，慢慢想明白了一件事：我们这种零基础、非985/211的学生，入门AI，根本不是去搞科研，而是去“落地”。给大家说说我心中最适合普通人的几个方向：（1）Prompt 工程（最适合零基础入门）真的不是网上说的“花活”。会写精准提示词，能让AI做数据分析、生成代码、写文档、做总结、处理业务逻辑。门槛最低，马上能用，面试、实习、工作都能拿来提高效率。适合所有人，哪怕代码一般也能学。（2）RAG 检索增强生成（我最推荐）不用训模型，不用懂高深数学，只...