应当写自己实习是全栈开发吗

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.请说一说你做过的比较有难度、有深度的事情。2.实习拷打3.你是如何精简 token 的4.你在使用 AI 工具时发现了哪些局限性？5.你是如何控制 AI 的输出，使其整体结果符合预期的？6.如果跳过项目中的规范约束（如自有 Agent 的上下文文档），对工程会有什么影响？7.你有没有使用过工程中的已有 Skill？它们的作用是什么？8.如果脱离公司的 Skill，你知道如何用 AI 去做工程开发吗？9.你有没有接触过 AI 开发的理论、方法论之类的东西？10.平常开发中你用哪些 AI 辅助工具？它们分别解决什么问题？11.你有没有看过社区或内部的 Skill 是做什么的，或者了解过它相关的内容？12.你有没有使用过 OpenClaw？13.你知道如何用 AI 去做出一些东西吗？14.AI 生成代码后，你会做哪些检查来保证代码的可靠性？15.每次生成 BFF 层的需求时，你会同步生成测试代码吗？16.工程底层会有 Skill 来做代码可靠性保障吗？17.如果让你从零开始做一个 AI 生成网页的前后端项目，你会怎么驱动 AI 去做？18.从接到项目到上线，你会做些什么事情？19.算法：第一题：promise、第二题：闭包

大家好，我是@程序员花海，我看过太多同学的 AI Agent 项目简历，写出来的亮点全是这样的：做了一个 AI Agent 智能助手，集成了大模型、RAG 知识库、MCP 工具调用，实现了自动对话、推文发布、通知推送等功能，提升了效率。这种写法，在大厂面试官眼里，等于没写。很多同学做 AI Agent 项目时，技术栈堆得很满，MCP、RAG、规则树、策略模式、Spring 动态注入、大模型调度…… 看上去非常唬人，可一写到简历上，面试官扫一眼就划走了。问题根本不在你没做东西，而在你没把项目讲清楚。比如看这份简历，表面上用到了各种 AI 相关技术，组件也列得很全，但仔细一琢磨，整体更像是把市面上...

做 Agent 只有“写模型”这一条路吗？其实远不止。如果偏技术，可以走 Agent 开发工程师，做多轮对话、工具调用、工作流编排，把模型真正落地成可用系统；如果更偏产品，可以做 Agent 产品经理，思考场景、设计交互，让 AI 真正解决问题；还有数据标注与训练、Prompt 设计、AI 应用开发，这些都是离 Agent 很近的入口。再往外一点，还有运营和解决方案岗位。说白了，Agent 不是一个岗位，而是一条产业链。模型只是起点，真正的价值在“怎么用”。选岗位时不用纠结“是不是最核心”，关键是：你能不能进入这个生态，并持续往里走。

鹅厂面经网上最全整理最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 15 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 腾讯｜AI应用开发后端实习生｜未知日期：2026-04-24关键词：Agent面经难度：4 星标签：技术面 / 约55分钟 / 有代码题技术栈：Agent、RAG、后端开发、DFS、设计模式面经总结面试重点围绕AI应用后端项目深挖，考察多Agent编排、失败重试与金融安全场景设计，并涉及RAG知识库热更新和基础算法题。高频问题【项目经验深挖】XX有没有正式用户使用？为什么没有上线？【Agent与工具调用】多agent怎么编排？具体流程？【AI/大模型/LLM】训练样本哪里来的？有无模型...