腾讯现场面是什么流程？

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...

求各位路过的大佬锐评！      

已经签了其他，释放hc了

如果春招能重来，我会把精力死磕在项目深挖和AI工具提效上，而不是焦虑地海投。现在回头看，面试官根本不在乎你背了多少八股，他们只看你是否真的解决过复杂场景的痛点。如果是现在，我会把简历里的水项目全删了，只留最硬核的，把精力放在彻底搞透大数据底层的逻辑上，把Doris、Kafka、Flink CDC的架构原理吃透，去死磕一下工业级海量数据并发写入的性能调优。而且，我绝对会早点把Cursor、Claude Code这些AI编程原生工具用熟，把日常敲代码和造测试数据的效率提上来，用省下的时间去深度复盘每一次面试的录音，而不是像无头苍蝇一样每天刷新招聘软件。与其为了拿Offer而焦虑，不如沉下心把核心技...