网上流传的 Agent 学习路线，大多数都错了——不是内容错，是顺序错。 几乎所有路线都从"学框架"开始：LangChain → LangGraph → AutoGen → 整个 demo。结果学了一堆 API，搭出来的东西一遇到真实场景就崩。你根本不知道它为什么崩，也不知道怎么让它不崩。 正确的顺序应该反过来：先搞懂 Agent 在工程上会坏在哪里，再去学怎么用框架把这些坑填上。 第一阶段：底层机制（3-5 天，绝不要跳） 1. Function Calling / Tool Use 怎么工作 LLM 不是真的在"调用"工具，它只是根据你给的 sche...

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

xfg 的两个项目，每次面试面试官都觉得玩具项目，尤其 ai 这个面试官总是质疑没有实现具体场景需求，没有含金量，这不都是现成的东西面试持续被喷

就业行情确实会直接影响求职标准。在市场景气时，岗位需求多、机会充足，求职者往往更有底气去选择平台、薪资和发展空间；而在行情趋紧时，企业招聘收缩、竞争加剧，用人标准提高，求职者也需要适当降低预期，更看重稳定性和成长机会。理性判断环境变化，灵活调整目标，往往比一味坚持理想更容易找到合适的起点。