本人情况：25届985计科，研发岗，BASE北京，入职神州信息7个多月，目前公司在帮我申请北京户口，这个也是当时选择神州的原因之一。正值春招旺季，看到很多26届师弟师妹焦虑投简历、赶笔试，想起去年自己的迷茫，整理了3条最实在的求职心得，顺带说个关键信息——神州信息2026春招已经正式开启，还在看机会的可以重点关注！分享3个春招心得：春招不是“补录”，是逆袭黄金期！之前秋招我眼高手低，拒了几个不错的offer，以为能冲更好的，结果越拖越被动，直到春招才幡然醒悟。春招很多企业会补招大量技术岗，而且流程更快捷，不像秋招那样层层卡人，泡池子，只要技术达标、态度真诚，很容易脱颖而出。选公司优先级：平台&...

1. 为什么做Agent项目？2. 了解过市面上有哪些智能体agent吗3. 讲下Agent项目4. Agent项目开发的框架5. 介绍一些AI大模型6. RAG系统流程7. MCP和Function Calling8. 如何写好的prompt9. 多轮对话的实现方案10. Agent项目背景11. LLM产生幻觉的原因及解决方案12. MCP协议的核心内容13. 推理模式的差异化设计14. RAG检索优化策略15. 特定推理模型不支持MCP的技术原因16. Agent推理模式17. 跨模块错误追踪的Agent知识库构建方案18. 多Agent执行策略的智能选择和切换机制设计19. 简历关键词提取的技术实现20. RAG评估方案21. SSE的局限性22. 举例复杂任务下执行流程23. MCP通信方式24. 项目中AI贡献的代码占比25. Prompt工程的实践经验26. 基于代码构建知识库的Agent设计27. A2A协议28. 长文本生成的技术方案29. Agent skills30. 演示Agent项目实现细节31. 了解其他的Agent范式吗32. 模型预热机制33. NL2SQL场景下的SQL安全防护34. 复杂任务执行准确率提升的评估方法35. AI辅助IDE开发工具36. RAG动态知识更新37. MCP和skill区别38. 推理模式的选择机制39. 企业内部知识库RAG的动态持续更新方案40. Prompt设计示例41. A2A与MCP区别42. 多阶段召回策略优化43. AI辅助开发的实践经验

哈哈哈 从来没有动摇过 因为在当时 互联网是被誉为最吃香 最来钱的职业 所以一个劲的坚持这条路 倒是最近有点动摇了 感觉全部是大量重复性的工作缺乏了乐趣和新鲜感 每天CRUD 已经骂麻了

我的几乎100%AI的一个平台，今天又让它给我改了20个bug  bug太多了，前前后后搞这个平台差不多一个月，快两个月了吧，总算差不多搞好了。这个平台大致上分为三个功能，还有一个是沙箱里边去执行用例的，这个是我另一个同事做的还有一个剩下那两部分大概是我做的，不过我是接手另一个同事的工作，所以说也不能说全是我做的吧一个就是利用browser use全流程UI自动化，当然并不是简简单单的调用官方的包就行了，还做了自己的一些处理，然后用了自己公司内部的一些API并不是用的官方的API，还有就是我设计了一个本地录制，然后回放，自己写的浏览器插件，如果说回放的时候遇到元素有问题的话，他就有AI自愈，然后回写那一步修复过的的最新元素，大概就是这样，这么一个简简单单的东西搞了好久好久，并且全流程自动化还是不稳定，不知道为啥虽然说起来简单，但其中一旦你搞下去了，这些过程中就会遇到奇奇怪怪的问题什么403鉴权问题呀，元素分页，然后过滤的一些前端页面的显示问题呀，然后用例执行过程中的状态的变更问题，然后还有就是如果说遇到特殊的用例，它有一些死循环问题，还有就是有一些抽屉会有动画，然后回放的时候的特殊处理，还有就是相同的元素的一些优先级锚点定位异常的那种兜底策略，然后降级选择机制之类的，反正还是挺复杂的，甚至还有我还做了一个并发的加锁方案基于redis的，反正挺复杂的，等着差不多搞起来之后总结总结，就可以拿这个去面试了