AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

最近前前后后也投递了很多份简历,但是基本上牛客上的公司都是秒拒或者是过了筛选没下文了,所以想让大佬看看这个简历有什么欠缺的地方吗,可以当下就做一些改动的.在 boss 上也是只有一些本地的小公司进面了

2026年是 Agent 技术全面落地的一年，身边越来越多的小伙伴开始关注 Agent，想要系统学习，但却卡在了起点：   零基础：面对 AI 圈不断出现的新概念，不知道从哪开始下手；   无实战：看了一堆思维链、自我意识、驾驭工程等的概念，真写代码时还是一头雾水；   文档坑：优质项目多是英文文档，找不到成体系的国内教程。   在 GitHub 上搜 Agent，仓库成百上千，到底哪个才适合新手？别慌，项目贵精不贵多，今天给大家推荐两个 「适合中国宝宝体质」 的硬核开源项目。 一个帮你快速祛魅，看清 Agent 的极简本质；一个带你系统进阶，掌握完整的工程链路。 1. 入门：Learn Cl...