引言大部分人简历上写的 Agent 项目，技术链路是这样的：接收用户输入 → 调 LLM → 解析工具调用 → 执行工具 → 返回结果。这是 Agent 的"最小可用版本"，能跑通，但没有任何区分度——2026 年了，跟着任何一个教程都能搭出来。尤其 RAG 相关的大家已经觉得烂大街了，评论区也有同学吐槽真正让面试官觉得"这个人做过真东西"的，是那些教程里不会教、但生产中必须解决的进阶问题。以下逐个拆解。一、Agent Harness：Agent 不是一个模型调用，是一个运行时是什么：Agent Harness 是 Agent 的"执行骨架&q...

B站 25×15+1500快手 26×16+2000作业帮 24×15新凯来 17.5×15华子泡死了没开出来剩下两个小厂都是18左右，就不说了楼主本人只有一段100人小厂的实习，其他的除了字节一面挂都死在了排序，腾讯捞了几次但只面了一次其余的推了。整个秋招一共投递150多家，面试60次左右

我选正常，习惯了感觉在实习里面真的很难说一下子干啥很核心的活，大家都是先把次一点的活放给你，然后慢慢的给你更核心的活，你把下一个阶段的工作干好了，才会拿到更好的活。

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...