手把手带你拆解一个 GitHub 开源项目，用 LangGraph 从零搭建多 Agent 智能助手。Supervisor 架构 + 5 个专业子 Agent，代码不到 3000 行，适合写进简历的实战项目。    三、架构详解 用户消息 (Telegram / Slack) | v +---------------+ | Manager Agent | GPT-4o + SQLite记忆 +-------+-------+ | | SendMessage 工具（动态注入） | +-----+-----+-----+-----+ v v v v v 消息 日历 待办 协作 搜索 Agent A...

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

985，算法，26届。投了将近一个月，今天复盘了一下整个过程，发现有几个地方效率极低，记录一下。 弯路1：用时间换"仪式感"，而不是实际进展 每次投递前我都要把简历再过一遍，看有没有要改的地方，然后再提交。这个习惯让我每次投递额外多花20-30分钟。 真相是：第N次看简历发现的问题已经边际效益趋近于零。这些时间用来多投几家或者多刷一道题更值。 弯路2：网申填表没有自动化 算法岗很多公司有独立网申系统，我前期手动填了十几家，基础信息一遍遍重录，连父母职业、家庭住址这些都要写。 后来用了牛客网申助手，一次录入之后，打开任何公司的网申页面自动填写，反思了很久为什么没早点用这种工具...