注：简历加餐，含大量示例，不标配音频
你好，我是大明。应之前的承诺，我来给大家一个简历撰写模版，供你面试的时候参考。
很多人写 Agent 项目经历时，会把重点放在模型、框架和技术名词上，最后得到一份“关键词很多、项目感很弱”的简历。
真正有效的项目经历只需要回答三个问题：
你发现了什么业务或技术问题？
你设计了什么机制来解决它？
结果改善到了什么程度？
这个加餐会给出一套可复用的Agent 项目简历撰写模板，但需要提前说明：
要写自己做过、能够解释决策过程，并且可以说明数据口径的内容。
一、项目名称
项目名称应体现三个信息：业务场景 + Agent 核心能力 + 平台或系统定位
推荐格式：
企业知识库智能问答 Agent
电商智能导购与推荐 Agent
智能客服多 Agent 协作平台
营销分析与决策 Agent
招聘筛选与人才评估 Agent
数据分析多 Agent 工作台
尽量避免：
AI 智能平台
大模型应用系统
ChatGPT 问答项目
这类名称过于宽泛，无法体现业务价值和技术特点。
二、项目简介
推荐结构
项目简介按照以下顺序展开：项目重要性 → 业务场景 → 核心难点 → 整体方案 → 核心成果
通用模板：
面向【业务对象】在【具体业务场景】下的【核心问题】，从 0 到 1 建设【项目名称】。项目需要解决【复杂意图理解、多步骤任务执行、多源知识检索、长对话状态管理、生成结果可信性】等核心难点。整体采用【多 Agent 协作 / Plan / ReAct / RAG】架构，将【业务流程、知识检索、工具调用、结果校验】抽象为标准化执行链路，最终实现【核心业务能力】，并在【准确率、任务成功率、响应时延、Token 成本、人工替代率】等指标上取得明显提升。
这里需要解释一下“从 0 到 1”。在成熟业务系统里，单纯强调“从 0 到 1”未必能体现难度，因为面试官更关心系统规模、复杂度和稳定性。但在 Agent 项目中，从 0 到 1 建设对于大部分中小型公司都很有吸引力，因为现在会 Agent 的人不多，有能力带团队落地 Agent 的人更加是没有。因此吸引力比较强。
参考示例
面向企业内部复杂业务咨询与任务办理场景，从 0 到 1 建设多 Agent 智能业务助手。项目需要解决用户意图模糊、任务链路较长、知识分散、工具调用结果不稳定以及长对话状态容易丢失等问题。整体采用“主 Agent 调度 + 专业子 Agent 执行”的协作架构，结合意图识别、Plan/ReAct、RAG、上下文管理和结果校验机制，实现从用户问题理解、任务规划、知识检索到业务工具执行的完整闭环。项目上线后，核心意图识别准确率达到【XX%】，复杂任务完成率提升【XX%】，平均 Token 消耗降低【XX%】，人工处理量下降【XX%】。
项目简介中的数据选择
简介中建议放置 2～4 个最有业务价值的数据，比如：
日均请求量、峰值 QPS、覆盖用户数；
复杂任务成功率、工具调用成功率；
平均响应时延、首 Token 时延；
Token 成本下降比例；
人工处理量下降比例；
用户满意度、问题解决率；
项目收入、转化率或运营效率提升。
如果你是实习生、工作年限较短，或者只负责某个模块，也可以使用模块级指标：
意图识别 Top-1、Top-3、拒识准确率
RAG Recall@K、答案准确率、事实错误率
因为此时你不可能负责 Agent 全部环节，所以你只需要写上你负责的就可以了。不要在简介中堆积过多技术细节，更加不要加很多背景介绍，重点回答这个项目为什么重要、为什么难、最终做出了什么结果。
这里我讲一个笑话，之前有一个小伙伴的项目介绍里面，讲了一大堆什么办公室政治、什么项目合并之类的，最终引出自己逼不得已要重构。我看原始简历都觉得有点好笑，这种八卦可以在面试中讲，但是不适合在简历中写。
三、技术栈
推荐按照技术层次排列，而不是简单罗列。你可以从两个角度考虑写入什么关键字不写入什么关键字。例如：
模型与 Agent 编排：Qwen、DeepSeek、LangGraph、LangChain；
检索与知识库：Elasticsearch、Milvus、BM25、RRF、Cross-Encoder；
应用与数据服务：Python、FastAPI、MySQL、Redis、Kafka；
部署与可观测性：Docker、Prometheus、Grafana、OpenTelemetry。
判断一个关键词是否应该写入简历，可以检查两个条件：
你确实使用过，并且能够说明它解决了什么问题；
它与目标岗位相关，能够帮助面试官判断你的匹配度。
四、项目核心贡献
下面我列出九类常见贡献方向。它们是候选项，不是一份简历必须同时具备的九个模块。
虽然过往我给别人写简历写成这样都挺好用的，但是如果你投了简历没反应，你可以考虑丢掉我的模板直接自己写。
1. Agent 架构设计与核心链路实现
优先级：必选
高质量 Agent 项目应优先采用多 Agent 协作架构，而不是仅描述单个大模型调用。
这里我要解释一个问题，就是实践中我们其实不推荐多 Agent 协作，尤其是大多数人的 Agent 复杂度根本没到那个地步。
然而可惜的是，在求职中，不管是简历筛选还是在面试中，企业都会要求具备多 Agent 协作的经验。
写法重点
需要说明：
核心难点；
Agent 如何分工；
主 Agent 如何调度；
Agent 之间如何传递上下文；
如何避免重复执行、循环调用和职责冲突；
如何保障执行结果可控。
你也可以考虑钓鱼，加上一些长任务漂移之类的关键字，这样面试官一定会问你的长任务漂移等。
通用模板
多 Agent 架构设计与落地： 针对【业务流程复杂、单 Agent Prompt 膨胀、工具数量较多】等问题，设计“主 Agent 调度 + 专业子 Agent 执行”的多 Agent 协作架构，将系统拆分为【意图识别 Agent、任务规划 Agent、知识检索 Agent、业务执行 Agent、结果校验 Agent】。主 Agent 根据用户意图、任务状态和执行结果动态选择子 Agent，并通过统一的 Agent Context、结构化消息协议和状态机管理跨 Agent 数据传递，降低单 Agent 决策复杂度，支持新增业务能力快速接入。
可补充的数据
支持 Agent 数量；
工具数量；
业务场景数量；
新增 Agent 接入周期；
任务成功率；
异常循环率；
单次任务平均执行步骤；
Agent 路由准确率。
2. 意图识别与用户输入理解
优先级：意图识别必选，用户输入规范可选
意图识别写法重点
不能只写“调用大模型识别意图”，建议体现分层识别链路：规则识别/向量召回 → 小模型 -> 大模型分类 → 低置信度拒识或澄清。
注意，在第一层上，你可以考虑设计一些比较有意思的解决方案。
通用模板
意图识别体系建设： 构建【规则初筛、向量召回、大模型分类】相结合的分层意图识别链路，结合对话上下文、用户角色和业务状态识别用户真实诉求；设计 Top-K 候选意图、置信度阈值、拒识和澄清机制，避免模糊输入直接触发高风险业务操作。通过测试集迭代、易混淆意图拆分和 Few-shot 优化，将 Top-1 准确率提升至【XX%】，Top-3 准确率达到【XX%】，错误动作触发率下降【XX%】。
如果你还想刷亮点，那么可以适当加上多意图、意图裁决、Slot Filling 等关键字，面试官见到了就会逮着你问的。
而后你可以考虑加入有关用户输入规范的内容，我一般是建议加入这些内容：
代词消解
形容词标准化：也就是将形容词转化为可量化的标准
黑话/行业名词处理：也就是引入词汇表这种
3. 核心执行机制
优先级：必选
推荐采用混合执行机制，而不是只写 ReAct 或只写 Plan。如果你自己工作年限不高或者求职的目标岗位薪水不高，那么推荐采用 ReAct，不建议单独使用 Plan。
推荐架构
Plan 为主链路，ReAct 负责局部动态决策，规则或工作流负责确定性步骤。
典型分工：
简单任务：直接执行；
确定性业务：固定工作流；
复杂任务：Plan + ReAct；
执行失败：Replan 或局部重试；
高风险操作：人工确认。
通用模板
混合任务执行机制： 设计“任务分类—计划生成—步骤执行—结果校验—动态重规划”的执行链路。对于简单查询直接调用检索或业务工具，对于流程明确的任务采用确定性工作流，对于跨系统复杂任务使用 Plan 拆解执行步骤，并在局部步骤中引入 ReAct，根据 Observation 判断是否追加检索、切换工具或重新规划。通过步骤依赖管理、最大执行轮数、工具白名单和失败回退机制，避免 Agent 陷入无效循环或执行越界。
这一部分你还可以进一步加入 Action 选择有关的内容，包括：
提高 Action 选择准确率
管理海量 Action （比如说你们总共有几百个 Action 这种）
更进一步可以考虑补充：Action 容错、Action 权限控制、Action 审计等。
可补充的数据
复杂任务成功率；
平均执行步骤；
Replan 触发率；
工具调用成功率；
无效循环率；
人工接管率；
平均响应时间。
4. 上下文管理
优先级：必选
上下文管理不能只写“使用滑动窗口”，建议体现完整体系：
系统规则 + 用户输入 + 业务状态 + 执行历史 + 检索结果 + 用户画像 + 长期记忆
通用模板
分层上下文与记忆管理： 针对长对话中上下文窗口有限、历史信息持续增长和关键状态容易丢失的问题，设计分层上下文管理机制，将上下文拆分为【系统规则、用户画像、短期对话、任务状态、工具执行结果、短期记忆/长期记忆】等不同层次。根据任务阶段、信息优先级和剩余窗口动态装载上下文，并结合滑动窗口、阶段性摘要、关键事实提取和按需召回控制 Token 消耗；同时保留任务步骤、工具参数和结果快照，支持异常定位、断点恢复与局部 Replan。
注意的是，我在专栏里面说记忆是一个垃圾概念，这是为了方便你理解，面试你还是用记忆这个词汇。
上下文管理的核心就是：记忆、窗口、缓存命中、摘要/压缩、细节召回。
可补充的数据
Token 消耗降低比例；
长对话任务成功率；
关键信息召回率；
人设或业务状态一致性；
支持对话轮数；
摘要压缩比例；
错误引用历史信息的比例。
5. 检索与 RAG
优先级：候选
之所以把这个做成候选，是因为 RAG 这一部分，要想刷亮点，最后是深入讨论图片和视频等内容的处理方案。而且这个部分比较独立，所以你完全可以宣称是另外一个团队做的。
RAG 不应只写“将文档切片后存入向量数据库”，需要体现完整检索链路：查询理解 → 查询改写 → 多路召回 → 融合排序 → 重排 → 证据校验 → 可信生成。
通用模板
RAG 检索链路建设： 面向【企业文档、商品资料、历史工单、业务数据库】等多源知识，建设从数据解析、切片、向量化、索引更新到在线检索的完整 RAG 链路。在线阶段通过 Query Rewrite、问题分解和实体补全优化查询，结合 BM25、向量检索和结构化查询进行多路召回，使用 RRF 完成结果融合，并通过 CrossEncoder 对候选内容重排；生成阶段要求模型基于检索证据回答，并增加证据充分性判断、引用标注和低置信度拒答机制，降低幻觉和事实错误。
注意，如果你求职的目标薪水比较高，可以设计一些比较独特的检索算法，我这里提到的多路召回 + RRF 不够强，30K 以上就不太够用了。
你还可以考虑进一步叠加迭代式检索，也叫做多段式/多跳式检索：
对复杂问题引入迭代检索机制，Agent 根据当前证据判断信息是否充分；当证据不足时，结合已有结果生成下一轮检索问题，直至满足回答条件或达到最大检索轮数。
可补充的数据
Recall@K；
MRR、NDCG；
重排前后准确率；
答案准确率；
事实错误率；
无答案问题拒答率；
平均检索时延；
文档数量、切片数量；
索引更新时效。
6. 评估与反馈闭环
优先级：必选
评估不能只写“使用 LLM-as-a-Judge”，需要形成闭环：离线评估 → 线上监控 → 异常样本沉淀 → 问题归因 → 定向优化 → 灰度验证。
换句话来说，你的关键不仅在于你有各种指标和测量方式，还在于要形成闭环，也就是评估的过程或者产生的数据会进一步优化你的 Agent。
通用模板
Agent 评估与反馈体系： 围绕意图识别、任务规划、工具调用、知识检索、答案生成和整体任务完成率建设分层评估体系，通过标准测试集、人工抽检、线上点赞点踩、业务结果反馈和 LLM-as-a-Judge 综合评估 Agent 效果。针对线上失败样本记录完整执行轨迹，区分意图误判、规划错误、检索不足、工具异常和生成偏差等问题，并将归因结果重新注入 Prompt、检索策略和执行链路；配合 Prompt 版本管理、A/B 测试和灰度发布机制验证优化效果，形成“评估—归因—优化—验证”的持续迭代闭环。
可补充的数据
测试集规模；
整体任务成功率；
LLM Judge 评分；
用户满意度；
点赞率；
人工抽检通过率；
回归问题数量；
Prompt 优化后的指标提升；
线上异常率下降比例。
7. 可观测性建设
优先级：可选，中高级岗位建议加入
通用模板
Agent 可观测性建设： 建立覆盖用户请求、意图识别、计划生成、Agent 路由、知识检索、模型调用和工具执行的全链路 Trace，为每次任务生成唯一 Trace ID，并记录 Prompt 版本、模型参数、Token 消耗、执行耗时、工具输入输出和异常信息。基于 Prometheus、Grafana 和 OpenTelemetry 建设监控看板，支持按模型、Agent、工具和业务场景分析成功率、延迟与成本，提升线上问题定位和效果回归效率。
重点指标
请求成功率；
Agent 路由准确率；
工具调用成功率；
模型调用耗时；
首 Token 时延；
总响应时延；
Token 使用量；
单次调用成本；
Replan 次数；
异常任务数量。
8. 团队管理
优先级：可选，工作年限较高时建议加入
不要只写“负责团队管理”，需要体现技术拆解和交付机制。
通用模板
团队与技术管理： 负责【X】人 Agent 研发团队的任务拆解、方案评审和交付管理，按照意图识别、执行引擎、上下文、RAG、评估与平台工程划分工作模块，建立接口协议、代码规范和核心链路评审机制；通过技术方案评审、关键代码 Review、测试集验收和线上指标复盘保障交付质量，并推动团队沉淀 Agent 开发模板、工具接入规范和故障排查手册。
可补充：
团队人数；
指导新人数量；
负责模块数量；
版本发布频率；
交付周期缩短比例；
线上故障下降比例。
9. 项目管理与从 0 到 1 落地
优先级：可选，高年限或求职中小型公司时建议加入
中小型公司更关注候选人能否独立完成：需求分析 → 技术选型 → 原型验证 → 项目排期 → 团队协作 → 上线交付 → 效果迭代
通用模板
项目从 0 到 1 落地： 负责项目前期业务调研、需求拆解、技术选型和系统架构设计，推动【产品、算法、后端、前端、测试】多角色协作完成项目落地。通过 MVP 验证核心链路，优先上线意图识别、任务执行、RAG 和评估闭环，再按业务价值逐步扩展 Agent 与工具能力；制定阶段目标、里程碑和风险清单，带领【X】人团队在【X 个月】内完成从方案设计、开发测试到生产上线，支撑【用户规模或业务规模】。
五、完整简历示例结构
项目名称：智能客服多 Agent 协作平台
项目简介
面向企业售前咨询、售后服务和业务办理场景，从 0 到 1 建设智能客服多 Agent 协作平台。项目需要解决用户表达不规范、多轮对话状态复杂、企业知识分散、业务工具数量多以及生成结果难以评估等问题。整体采用“主 Agent 调度 + 专业子 Agent 执行”的协作架构，融合意图识别、Plan、ReAct、RAG 和分层上下文管理，实现从用户问题理解、知识检索到业务办理的完整闭环。平台上线后，意图识别 Top-1 准确率达到【XX%】，复杂任务成功率达到【XX%】，人工客服转接率下降【XX%】，平均 Token 成本降低【XX%】。
技术栈
Python、FastAPI、LangGraph、LangChain、Qwen、DeepSeek、Elasticsearch、Milvus、CrossEncoder、MySQL、Redis、Kafka、Docker、Prometheus
个人职责
多 Agent 架构设计与实现：设计“主 Agent 调度 + 专业子 Agent 执行”的协作架构，将意图识别、知识检索、订单查询、售后处理和结果校验拆分为独立 Agent，通过统一上下文协议和状态机管理 Agent 间的数据传递，支持业务 Agent 和工具快速扩展。
意图识别与输入理解：构建规则、向量召回和大模型分类相结合的三级意图识别链路，引入置信度、拒识和澄清机制，并对口语化、省略和多意图输入进行结构化改写，将 Top-1 准确率提升至【XX%】，错误动作触发率下降【XX%】。
混合任务执行机制：设计以 Plan & Execute 为主、ReAct 为辅的任务执行引擎；简单任务直接调用工具，确定性流程使用工作流，复杂任务由 Planner 拆解步骤，并根据执行 Observation 进行局部 Replan，复杂任务完成率提升至【XX%】。
上下文与记忆管理：将上下文拆分为系统规则、用户画像、短期对话、任务状态、工具结果和长期记忆，根据任务阶段和剩余窗口动态装载；结合滑动窗口、摘要压缩、关键事实提取与按需召回，使平均 Token 消耗下降【XX%】，长对话任务一致性达到【XX%】。
RAG 检索体系：建设企业知识解析、切片、向量化和索引更新链路，在线采用 Query Rewrite、BM25 与向量混合召回、RRF 融合和 CrossEncoder 重排，并引入证据充分性判断与低置信度拒答，使 Recall@10 提升至【XX%】，事实错误率下降【XX%】。
评估与反馈闭环：建立覆盖意图、规划、检索、工具和生成结果的分层评估体系，结合标准测试集、人工抽检、线上反馈和 LLM-as-a-Judge 进行效果评估；基于完整执行轨迹定位失败环节，并通过 Prompt 版本管理、A/B 测试和灰度发布持续优化 Agent 效果。
可观测性建设：建立 Agent 全链路 Trace，记录 Prompt 版本、模型调用、Token 消耗、检索结果、工具输入输出和执行耗时，通过 Prometheus 与 Grafana 建设成功率、延迟和成本监控看板，将线上问题平均定位时间缩短【XX%】。
团队与项目管理：带领【X】人团队完成项目从 0 到 1 落地，负责需求拆解、架构设计、模块分工、方案评审和版本交付，在【X 个月】内完成核心系统上线，并沉淀 Agent 接入规范、工具开发模板和评估流程。
六、总结
整个简历的撰写思路，就是一句话：你发现了什么难题，设计了什么机制，解决到了什么程度。其余都不用提，而后就是放心表达，窗口期还在，可能对面的面试官知道的也并不比你多多少。
免责声明：模版仅供参考。或者你要是不喜欢也可以不采用，同时也要及时根据市场的反馈来调整简历的撰写方式。