本文从面试官视角解析Agent项目简历撰写技巧，强调应聚焦"模型调用工具"的核心逻辑而非技术堆砌。文章提出工具定义、控制策略、决策逻辑和监控反馈四大关键要素，通过具体案例展示如何清晰呈现Agent工作流设计能力。最后提供面试应答模板，帮助求职者系统展示对Agent架构的深入理解，在技术面试中建立专业优势。

本文从面试官视角解析Agent项目简历撰写技巧，强调应聚焦"模型调用工具"的核心逻辑而非技术堆砌。文章提出工具定义、控制策略、决策逻辑和监控反馈四大关键要素，通过具体案例展示如何清晰呈现Agent工作流设计能力。最后提供面试应答模板，帮助求职者系统展示对Agent架构的深入理解，在技术面试中建立专业优势。

构建智能体/RAG系统的核心技术：意图路由与查询重写 本文深入探讨了智能体/RAG系统中的两大核心技术：意图路由和查询重写。意图路由通过精准分类将用户请求分发至对应工作流，解决"去哪里"的问题；查询重写则把模糊的用户表达转化为精准检索词，解决"怎么查"的问题。文章详细介绍了： 意图路由的通用设计模式与prompt工程实践 查询重写的三大策略（同义扩展、指代消

构建智能体/RAG系统的核心技术：意图路由与查询重写 本文深入探讨了智能体/RAG系统中的两大核心技术：意图路由和查询重写。意图路由通过精准分类将用户请求分发至对应工作流，解决"去哪里"的问题；查询重写则把模糊的用户表达转化为精准检索词，解决"怎么查"的问题。文章详细介绍了： 意图路由的通用设计模式与prompt工程实践 查询重写的三大策略（同义扩展、指代消

除了使用LLM模型的Web界面进行操作外，Xinference还提供了API接口，通过调用API接口来使用LLM模型。在API文档中，存在大量API接口，不仅有LLM模型的接口，还有其他模型(如Embedding)的接口，并且这些接口都是兼容OpenAI API的接口。通过访问来查看API文档。Xinference提供了管理模型整个生命周期的能力。

开发基于大模型 + function call 的 agent 应用，核心在于理解大模型如何通过函数调用与外部世界交互。只要按照明确需求、选择模型、准备工具、设计流程、开发测试这几个步骤逐步推进，小白也能快速入门。在开发过程中，遇到问题不要怕，多查阅文档、多进行测试，就能不断提升应用的效果。希望本文能为小白们提供一个清晰的入门路径，让你在人工智能应用开发的道路上迈出坚实的一步。

开发基于大模型 + function call 的 agent 应用，核心在于理解大模型如何通过函数调用与外部世界交互。只要按照明确需求、选择模型、准备工具、设计流程、开发测试这几个步骤逐步推进，小白也能快速入门。在开发过程中，遇到问题不要怕，多查阅文档、多进行测试，就能不断提升应用的效果。希望本文能为小白们提供一个清晰的入门路径，让你在人工智能应用开发的道路上迈出坚实的一步。

企业合规 LLM 系统的核心价值，在于将“人主导的复杂合规工作”转化为“系统驱动的高效、可控、可追溯的流程”。RAG 解决了合规工作的“信息准确性”问题，让系统有“可靠的资料可查”；LangChain 解决了“流程标准化”问题，让系统有“清晰的步骤可依”；Agent 解决了“任务智能化”问题，让系统有“灵活的策略可选”。

企业合规 LLM 系统的核心价值，在于将“人主导的复杂合规工作”转化为“系统驱动的高效、可控、可追溯的流程”。RAG 解决了合规工作的“信息准确性”问题，让系统有“可靠的资料可查”；LangChain 解决了“流程标准化”问题，让系统有“清晰的步骤可依”；Agent 解决了“任务智能化”问题，让系统有“灵活的策略可选”。

本文基于IPO框架系统阐述大模型微调全流程：Input阶段强调高质量数据构建、技术选型与资源配置；Process阶段聚焦工具链整合、训练策略与过程监控；Output阶段注重效果评估、灵活部署与持续迭代。文章指出高质量数据与场景理解是核心竞争力，建议从7B模型入手实践。同时探讨AI时代就业机会，提供大模型学习资源包（含路线图、书籍、教程等），帮助读者把握技术风口。