用友

确实同质化有点严重了，有实习经历的还好，没有实习只有项目的；一部分还是外卖点评啥的，一部分是AI问答、RAG知识库，大家的简历技能都差不多，那就只能按照学校/专业/眼缘去筛人了；尤其在vibecoding出项目速度极快的当下，可能后续会越来越看重实习经验了，hr推给我的简历，除了学校以外，我自己也会优先看看有没有真实的实习经历，只能说成也AI败也AI，能实习就实习吧如果是学校背景不太好的友友，也别执着于逆袭进大厂了，先有班就上吧，我们团队今年就有1年经验从小公司来的，主要也是他过往做的业务垂直对口了，上班不是在做玩具项目，你是真实在解决业务问题，哪怕你自己没做什么，你跟着一些社会人士，也是能吸...

27届，bg科班双非本9硕，暑期应该是赶不上了，简历上的项目看了80%，结合AI看的，八股还在看。这个简历是秋招的初版，不敢用这个投暑期，因为确实很大一部分都没搞懂，要被问惨。想问问内容有什么改进的地方吗？其实本科是cpp选手，读研搞深度学习又整Python，最后找工作学java，java也没学多久，这学期开学之后才开始学的。我的诉求就是能在成都找个wlb的中厂就满足了

唉……看了眼boss真的是要跪下了，不是发拒信是看都没看的那种……充了五块钱看到一个岗位两千人投更是崩溃了，boss上这个简历匹配度到底是看什么的

很多人一听到这个问题，就开始罗列一堆技术名词：ReAct、Plan-and-Executor、Reflection、Multi-Agent…如果面试官继续追问：为什么会出现这些范式？各自解决什么？本质区别在哪？项目里怎么选？很多人可能就会卡壳了。这些范式实际上都在解决一个问题：当任务越来越复杂时，如何让 Agent 变得更可靠？随着任务从简单的单工具调用，发展到多步骤长任务、跨领域复杂任务，再到企业级生产任务，Agent 暴露出一系列问题：长任务容易失控偏离目标、输出质量不稳定、单 Agent 上下文窗口有限、生产环境缺乏可控性与合规性等等。不同范式针对不同阶段的核心痛点提出了解决方案，但同时...