我最近连着看了十几个AI开发方向的简历，说实话，大部分都一个问题。
技术名词铺了半页纸，LangGraph、RAG、Multi-Agent、LoRA微调，看着挺唬人，但往深了问两句就穿帮。
不是没做过项目。是真的做过。只是不会写。

这个事情我越琢磨越值得好好聊聊。2026年AI Agent这个方向，HC确实在涨，但投递的人更多。HC投递比大概1比200，你说卷不卷。
但好消息是，这200个简历里，有180个都栽在了同一个地方，就是项目经验的写法。你把这块搞明白了，在起跑线上就赢了一大半。

今天不聊虚的，拿两个我辅导过的学员项目当案例，跟你说说AI Agent方向的简历到底该怎么写。

面试官到底在看什么

先说一个很重要的事。你以为面试官在看你的技术栈，其实不是。
LangChain熟不熟、LangGraph会不会用、RAG调过没，这些写在简历上只能说明一件事，你把文档读完了。

真正的分水岭在一句话上。
你说你做了Agent系统，那问一个问题。你这个Agent为什么拆成五个而不是三个？
你要是能说清楚这个选择背后的理由，这场面试就已经过了60%。你要是只会说我用LangGraph搭了个五Agent系统，然后等着面试官继续问，那就悬了。

很多人不理解这个逻辑。觉得面试不就是要答对问题吗。但AI Agent这个方向的面试，没有标准答案，面试官想看的是你面对一个开放问题时的思考和判断。
你选BM25做检索而不是向量检索，为什么。你选DoRA做微调而不是全量LoRA，为什么。你用GRPO做强化学习而不是DPO，又是为什么。
每一个为什么背后，都是你项目含金量的支撑点。

简历里的Agent项目，别再用技术名词堆了

坦率的讲，我在做辅导的时候见过最典型的Agent简历，长这样。

基于LangGraph搭建Multi-Agent系统，使用RAG实现知识检索，通过Function Calling调用外部工具。

没了。就这些。
你看着觉得写得还行对吧，但这恰恰是面试官看完就划走的写法。因为没有任何信息量。

什么信息才叫有信息量，我给你一个对比。
反面写法：基于LangGraph搭建Multi-Agent系统，实现了任务分解和工具调用。
正面写法：基于LangGraph搭建五Agent协同系统，包含意图识别Agent（准确率92%）、任务路由Agent（分流准确率88%）、以及三个执行Agent，通过Jieba分词+SQLite BM25索引构建混合检索链路，召回率从45%提升至78%，整体系统准确率88%。

下面也是我给学员改的案例

维修多Agent
针对机床维修知识分散、过度依赖专家经验的问题,构建Multi-Agent智能维修辅助系统,通过 与Tool-use协同,实现故障诊断、方案生成与合规审核的自动化闭环。
项目技术:LangGraph、LangChain、Jieba、SQLite、PostgreSQL、Skills
核心工作:
1)混合检索链路:Jieba分词构建SQLite BM25索引，搭配向量多路RRF融合双路结果。针对手册表格/图片召回碎片化问题，采用上下文锚点扩展，召回完整率从45%提升至78%，端到端问答准确率75%。
2)复杂Agent架构与工具调用:基于LangGraph构建五类智能体(意图识别/任务路由/记忆管理、技术执行Agent(故障诊断/SOP查询)、安全合规Agent)，支持工具热插拔；调度层注册动态挂载维修工具，高风险拦截率94%，技术Agent单次方案生成可用率75%，整体问答准确率88%。
3)记忆压缩与长会话管理:基于Base滑动窗口机制，单会话独立SQL数据表持久化；会话达到10轮自动压缩历史为摘要，支持30轮以上连续交互，保障并发写入安全。

看到了没。同样是写Multi-Agent，同样的项目，调整一下表达方式，读起来就是两个层次。
核心差距在哪，每多一个数字，简历的信任感就翻一倍。78%和88%这两个数字摆在这里，面试官脑子里的画面就从这个人调了个框架变成了这个人真的做了一套能用的系统。

简历含金量梯度：
█ 技术名词堆砌 30 分（知道这个技术存在）
██ 加上做了什么 50 分（用过这个技术）
████ 加上量化结果 80 分（真的做出效果了）
██████ 加上选型理由 100 分（有独立判断力）

说到选型，这是第二个关键层。你检索为什么选BM25不选向量检索，你在什么场景下做的决策，这个决策带来了什么效果。这些是大多数简历里完全没有的东西，但恰恰是面试官最想看到的独立思考。

微调项目怎么写到简历里才算过关

到现在很多做AI开发的人简历里都会写上一条微调经验，SFT、LoRA、RLHF这几个词像标配一样挂在那里。
但我问你一个问题。你简历上写的微调，面试官看完之后，能回答这三个问题吗。

1. 训练数据怎么来的，多少条，怎么构造的。
2. 超参怎么选的，LoRA rank设多少，为什么是这个数。
3. 效果怎么评估的，跟什么基线比的，提升了多少。

如果答不上来，那这个项目在简历上就是白写的。

说一个具体的例子。最近有个学员在简历上写基于Qwen2.5-7B做领域模型微调，我帮他重新改了一版简历：

项目背景:针对导游口语生硬、标准化难、人工成本高的问题,构建覆盖「数据构造-SFT微调-GRPO强化-推理部署」完整AI导游服务。
项目技术:DoRA、BitsAndBytes、GRPO、LangGraph、LangChain、RAG、TTS
核心工作:
1)领域模型对齐:基于Qwen2.5-7B基座，采用DoRA低秩适配完成领域SFT，人工构造5000条导游对话数据；设计三段式奖励函数(事实准确性、表达生动性、格式规范)引入GRPO偏好对齐，人工评分较SFT基线提升23%，训练全程稳定无发散。
2)模型推理部署:训练采用BitsAndBytes 4-bit NF4量化加载基座，搭配DoRA微调，单卡显存占用降低43%；推理部署VLLM，启用PagedAttention优化KV Cache，首Token延迟1.2s，推理吞吐量提升35%，RTX409单卡稳定承载并发访问。
3)工作流编排与质量兜底:LangGraph搭建多节点质检工作流，RAG混合检索Top5准确率85%；AI输出未通过事实校验时自动降级调取历史高分话术，系统整体可用性显著提高。
4)数据闭环与持续迭代:用户反馈分表落库，按月更新训练数据集，支撑模型月度DPO迭代、Prompt持续优化。

精简总结版：
基于Qwen2.5-7B，采用DoRA低秩适配+SFT+GRPO三步训练链路。SFT阶段构造5000条领域数据，有效数据占比89%。GRPO阶段人工评分较SFT基线提升23%。部署端使用BitsAndBytes 4-bit NF4量化，显存降低43%，VLLM推理吞吐量提升35%，首Token延迟1.2秒。建立反馈分表机制，支持月度DPO持续迭代。

这个写法厉害的地方在哪。从头到尾，每一个技术动作后面都跟着一个具体的数字。数据量、提升幅度、延迟时间、迭代频率。面试官看完不需要猜你做了什么，他可以直接追问细节。

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面试碰到这三道题，答好就稳了

简历写好了，接到面试邀请，接下来怎么准备。
AI Agent方向的面试，这三道题几乎是必考的。而且每一道都是开放性场景题，没有标准答案，考的就是你项目做得深不深。

第一道，如果让你设计一个客服Agent，任务怎么拆，记忆怎么管，出错怎么兜底。
这道题考的就是Agent架构设计。你能不能把复杂任务拆成合理的粒度，能不能说清楚每个Agent的职责边界，能不能考虑到长对话场景下的记忆管理和上下文压缩。嘴一快就往外蹦一句ReAct的，基本就挂了。

第二道，你为什么要用RAG而不是微调，什么时候该微调什么时候该RAG。
这道题考的是工程判断力。不是技术选型对错的问题，是你有没有在真实场景下做过这个决策，有没有被坑过。说得出具体场景和取舍逻辑的，跟背课文一样说RAG适合知识更新频繁的，面试官完全能听出来。

第三道，你的Agent系统准确率是怎么评估的。
这道题最见功底。多数人会说，我用人工评估了一下然后就没了。但真正做深的人会告诉你，他评了什么维度，样本量多少，跟什么基线比，各个模块分别是什么指标，哪些场景容易出错，第二轮迭代改了什么。

能把这三点答扎实了，AI Agent这个方向，2026年机会真的很大。

越是卷的时候，越要想清楚卷什么

最后说几句真心话。
前面聊了这么多Agent简历和面试的东西，其实想表达的就一个意思。2026年这个赛道不是没机会，是机会的门槛变了。
以前会调个RAG就能找到AI开发的工作，现在不行了。但你换个角度想，那些真的有深度思考能力、真的把项目做透了的人，在简历关就已经跟大部分竞争者拉开了距离。

我有时候觉得，AI Agent这个方向特别像几年前的移动端开发。早期大家拼谁会画界面，后来拼架构设计，拼性能优化，拼复杂场景下的工程能力。现在的Agent开发正处在从会用到能用到好用的转折点上。
能跨过去的人，就是下一个周期的赢家。

好了，今天就聊到这儿。如果你也在准备AI方向的面试，或者正在做一个拿得出手的Agent项目，希望这些内容能给你一些实际的帮助。

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