26届大二cpp，简历求指点，不玻璃心

明天就要出发去上海准备实习了，睡不着想到这一个月以及自己的大学经历十分的感慨，遂决定写下这篇文章。本人是cpp技术栈出身的，大一刚进来的时候一开始学的就是c艹，然后因为是重度游戏玩家就很自然想到了游开这一个岗位，由于我们学校是有游戏开发的社团（雾），于是混进了社团交流群里面跟前辈们交流了许多，并且在跟着谌嘉诚的视频学习了一段时间的ue4后，以及各位大佬对游开的劝退，不出意料的放弃了游开这条道路。接下来因为学了c++，不想学习java的原因，就开始慢慢的边摆烂摆按照知乎和csdn上一些学习路径，慢慢的学习完了后端的技术栈和linux之类的，在大二下的时候，也是决定想挑战一下自己，最后去了一家嵌入式企业。那一整个暑假的实习经历，在现在看来简直是彻头彻尾的失败，完全没有学习到东西，并且让我丧失了动力，间接导致了我大三上第一个月的摆烂（其实是鸭科夫太好玩了），等我意识到该开始准备投简历找实习的时候，犹如一种沦为废人的感觉，也是不出所料的，在零offer的情况下耻辱的结束了大三上。寒假期间也是非常经典的，间接性踌躇满志，持续性混吃等死，就这样颓废了一个寒假，开始了大三下生活，同时也是不出意外的延续了寒假期间的低迷，直到身边最好的朋友拿到了实习的offer，也很感谢他对我不断的拷打（划掉)激励，于是我开始努力起来想要找回状态，然后经过几周的高强度投递，不出意料的，零面试+疯狂被挂。就这样，我对cpp失去了信心，我想如果再这样下去，可能真的要失业了，于是我开始快速学习go语言，准备转go给简历上加上go的项目。但在3月31日，就是这普通的一天，我像往常一样随手海投了一堆boss的岗位，发简历，等通知，准备go的学习，一天普通的过去，但就在第二天，四月一日，改变了我的命运，昨天投的ai测试实习生给我发了笔试，我看到笔试是测开工程师的笔试，以为这不过是发的海笔而已，于是我就抽了半个小时随便按照自己的想法随意写了写（我连黑盒白盒测试都不太懂），但就在下午hr加我跟我说笔试通过了，约我第二天面试，我一下子懵了，我甚至不知道该有什么想法，那晚我非常的紧张因为我很久没面了，不知道八股和项目还能不能经受拷打，第二天的面试过程中果不其然的问了许多ai与测试中我不懂的（我只是一个开发我真的不懂nlp和深度学习），我在紧张中完成了这个面试，几个小时后我收到了hr通知说面试通过了来推进一下流程。也就在这时我才反应过来，我居然真的拿到了实习的offer。一个月前的我不会想到半个月后的自己会考虑转go，半个月前的我也不会想到现在的我真的能拿到ai方面的offer。所以我认为相信努力会带来水到渠成的结果。不必过多纠结，一切都是日积月累，水滴石穿。“石匠敲击石头100 次，石头仍然纹丝不动。但当他敲第 101 次的时候，石头裂为两半。可我知道，让石头裂开的不是那最后一击，而是前面的一百次敲击的结果”

今天跟大家分享两个Agent和RAG相关的比赛。27届找实习的伙伴可以自己去参加一下，认真做完，我只能说：比培训机构的项目好太多了。下面直接上比赛信息。🏆 比赛一：KDDCup 2026https://dataagent.top/赛题名称：用于复杂数据分析的数据代理涉及的技术点：SQL数据、PDF数据的预处理长问题拆解与多步解答工具调用多模态数据推理这个比赛是数据挖掘领域的世界杯级别，含金量不用多说。🏆 比赛二：DataFountainhttps://www.datafountain.cn/赛题名称：具有多模态能力的客服智能体设计核心目标是解决：多模态信息理解不准、幻觉回答等痛点。赛题聚焦“多模态感知 → 精准理解 → 知识增强”全链路，要求设计一个具备以下能力的智能体：多模态对话理解RAG知识增强多轮对话与幻觉抑制这个比赛是为产业级客服系统提供技术储备，非常贴近真实应用场景。💬 题外话其实参加比赛也没多难，核心就是两件事：坚持 + 努力思考。主播也推荐阿里云天池的Search Agent比赛，实验室的师弟师妹去参加了，成功拿下了第八名。我看了一下他们的解决方案，其实也没多复杂。就是一个Search Agent，主要用了ReAct模式来完成多轮迭代搜索。虽然核心框架不复杂，但真正做出成绩，里面涉及到的细节处理还是很多的。这也是区分名次的关键所在。📌 总结如果你27届找实习，简历上缺项目经历，去参加这两个比赛就对了。一个是KDDCup 2026（数据分析Agent方向），一个是DataFountain（多模态客服Agent方向）。认真做完，写进简历，比市面上绝大多数培训机构的项目都管用。

Agent 确实是现在最热的方向之一，相关岗位其实挺多的：🔧 Agent 开发工程师 — 负责 Agent 框架搭建、工具调用、多轮对话等核心功能 🔧 大模型算法工程师 — 模型微调、RLHF、效果优化 🔧 Agent 产品经理 — 设计 Agent 应用场景、交互逻辑、效果评估 🔧 AI 应用开发 — 基于现有 Agent 平台做二次开发 🔧 数据标注/评测 — Agent 行为数据标注、效果评估 🔧 Prompt 工程师 — 设计优化 Prompt 模板，提升 Agent 输出质量技能要求一般包括： Python、LangChain、大模型 API 调用、向量数据库、RAG 等想入局的建议先做个小项目练手，简历上有个完整 Demo 会加分很多～ 

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下1.介绍一下agent实习的项目架构2.你刚才提到配合定会议那个是多 agent 架构，一共用了几个 agent？每个 agent 分别负责哪一块？3.在设计上，什么情况下你会用单 agent，什么情况下会用多 agent？4.多 agent 之间的数据传输或者通信一般是怎么做的？5.如果多个 agent 之间有并发的情况，你一般怎么处理？6.如果有多个 agent 同时去操作数据库或者文件，这种并发你怎么处理？7.如果它们是异步执行的，这边会考虑怎么做8.rag混合检索机制，是怎么实现的9.你们项目里有没有遇到幻觉问题？这个问题怎么减少、规避？10.你之前都开发过哪些工具 / function？11.你提到那个 self-refine / 自我修正，你做过哪些修正策略？12.如果 API 返回结果有字段缺失，或者有冗余内容，你会用这种方式处理吗？13.你对 MCP 了解多吗？有没有写过相关的 MCP？14.假设 agent 调工具失败了，一般怎么处理？15.你之前开发过 agent，怎么管理它的 context？16.你自己在做 AI coding 时，一般怎么用？有没有什么方法论？17.上线前主要是通过什么方式保证质量的？只是靠 code review 吗？18.除了简历上写的这些，你自己还用 AI coding 做过哪些项目？19.你刚才提到那个 omo / openspec的东西，是你自己的项目实践，还是从别的地方学来的？