顺便说一句，淘天 27 届暑期实习生还在持续招人，AI工程、算法等方向都有机会，感兴趣可以查看我关联的内推记录。最近集中看了一批 AI 相关的校招简历，有个感受越来越明显：不是大家项目差距很大，而是简历呈现方式差距特别大。你会发现，候选人做的内容往往高度相似：大模型应用、RAG、知识库问答、Agent、多轮对话、Prompt 优化……甚至连技术组合都很像：Python、LangChain、向量库、FastAPI、React。可同样一类项目，有些人写完以后让人觉得“这个同学是真的做过，也想明白了”，有些人则像把一串名词拼在一起，读完只留下几个框架名。问题通常不在项目，而在你怎么把项目写出来。1....

有个疑问，我的简历是不是太杂了，mcurtos Linux应用 驱动 内核 zynq都涉及一点，我以后想走驱动或者内核

最终还是选择志杰了，🍠希望有机会在秋招再见吧

1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...