基础得先打牢。LLM的基本原理要懂，不需要能训练模型，但得知道prompt怎么写、上下文窗口是怎么回事、为什么模型会幻觉。这些是地基，地基不稳上面全是空中楼阁。然后是框架。LangChain和LlamaIndex是目前用得最多的，几乎每个Agent项目都绕不开。但别只会调API，得理解它们的设计思路，比如chain是怎么串联的、memory是怎么管理的、tool calling是怎么实现的。RAG是必学项。Agent大量依赖外部知识库，向量数据库至少要会用一个，embedding是怎么回事要清楚，检索策略怎么优化要有概念。工程能力别忽视。Agent本质上还是个软件系统，API设计、异步处理、错...

一开始还有一些小厂中厂找我，现在啥都没有了

想问下agent项目和简历应该怎么优化

一个做后端的朋友，实习第三个月第一次独立上线了一个功能。那天晚上他盯着监控面板看了一个小时，就看着请求进来、数据出去，什么问题都没有。他说那一刻突然觉得之前被mentor骂的、被需求改来改去的，好像都值了。还有个做产品的，实习快结束时参加了一次用户调研。一个真实用户说"你们这个功能我每天都在用，特别顺手"。她说那是她做了几个月需求文档、改了无数版原型之后，第一次感觉自己做的东西被人需要了。最戳我的是一个测试实习生说的。他说有一天发现自己提的一个bug，被开发改完上线了，影响了几十万用户。"那一刻我才明白，测试不是打杂的，是真的在保护用户。"实习最开始觉得...