还愿牛客，收到快手oc了

腾讯IEG 后端开发实习面经流程很快，效率棒棒哒10.10投递，10.11日过初筛，约一面到10.13，10.16就结束hr面了，6天速通一面 10.13挑一个项目讲打开项目github看，对照源码问了些问题Redis 用过什么数据结构Reids怎么实现分布式锁10亿条消息去重说下去会好好看看我的github(开源贡献比较多)算法题二面 10.15聊了下项目一聊了下项目二gmp调度模型go gctcp可靠性有哪些机制大模型的原理兴趣爱好玩啥游戏（金铲铲，暗区突围，王者荣耀，皇室战争，总之腾讯游戏玩的雀实多，也充了不少钱其实)Hr面 10.16等offer中。。10.24 offer腾讯2027...

求求了，🥹🥹

bg：中下211本科，java后端，无竞赛，无基础，大一升大二暑假开始学java。五段实习：美团-小红书-腾讯-淘天-字节。面秋招的简历只有美团、小红书、淘天。刚刚发现我的秋招蚂蚁流程挂了，这是我最后一个流程，那么我的秋招就算彻底结束了，总结一下：字节ssp+，职级2-1。美团ssp，+2打了半小时微信电话极力挽留。快手ssp，但报了字节薪资后没有争取的想法了。小红书sp，今年小红书给的很高，但比字节2-1还是差很多。虾皮应该是小sp？对虾皮一点意向都没，纯拿来集邮了。淘天ssp（暑期转正），说不要我的三方，毕业前考虑好了随时可以不签三方选择淘天。挂了的流程：京东二面挂，估计学历被卡了。懂车帝一面挂，和面试官聊不来，不认同我的方案。拼多多hr面挂，问我低于预期还来不来，当时说不考虑了，估计觉得我不忠诚。蚂蚁hr面挂，聊的还行，但估计我不会去给我挂了吧。阿里控股一面挂，没面前就知道是kpi了，因为时间可选的很多，而且都是半小时，我也拿他刷我的kpi了。上面差不多是我的情况，下面是我想说的话。我觉得我不算特别突出优秀的那类人，但我多少也算是靠前的那一批人，即使这样，秋招也不算特别顺利，也有挂了的流程，但你能说是我的问题吗，我觉得大部分情况不是的，如果真的是我的问题，我不可能本科校招拿到2-1，所以很多面试挂了，问题不出在面试者身上，很多是看运气+眼缘+和面试官合不合得来。所以我觉得，学会察言观色，了解面试官的脾性，也是面试很重要的一个点。比如面试官是喜欢听长回答，还是听短回答，他更看重哪些点，每个面试官对这些的侧重都是不一样的，所以作为面试者，要学会察言观色，通过面试官开局的一两个问题以及你回答后他的表现，就要判断出来。像我现在其实面试开局个五分钟，我就基本能判断个七七八八了，然后我后面的回答就会有所变化。这是我想说的第一个点：不要为面试结果焦虑，有时候问题不出在你身上，但你可以学一些面试技巧，尽量提高你的面试通过率，这里说的面试技巧指的不是网上那种烂大街的，一两分钟短视频说什么提高你面试通过率的，而是你要在你自己的面试过程中不断总结经验，吸取教训，旁人教你的终究是有限的。另外想说下选offer的事，上面其实可以看出来，我秋招最后是选了字节的，还没签三方我就来提前实习感受业务了，当我签完三方又过了一个多月，我这些天又在想这个问题，字节真的是我想要的吗，我现在总结了一下字节的好坏，发现当时可能被字节的高薪资影响判断了，如果现在再选一次的话，我应该会选杭州的小红书，会生活的更舒服点。具体种种就不展开说了。然后虽然我现在也可以说去把小红书舔回来，去毁字节，但我觉得没必要这么做，我可以采用其他的措施去不就，比如规划好两年内就跳槽，跳到杭州，跳到更舒适的城市。我觉得大家选offer的时候，真的可以冷静下来多方面考虑，薪资、城市、组内氛围、业务、老板是否看重、组内情况、未来升职机会等等都是可以考虑的因素，虽然有的时候不管选哪个，都不会坏，但最好也别让自己后悔吧，即使真后悔了，我觉得也没必要过度美化没走过的路，想好补救措施即可。这是我想说的第二个点：冷静好好做选择，不管是offer还是其他。但人生容错率很大，即使选错了，也一定有补救措施。最后还想说一些成长上的东西，尤其是现在AI火热的时代。我觉得大家如果想提高自己，或者说在未来社招跳槽有竞争力，肯定是要学AI相关的东西的，不说要会多懂AI，至少也要了解基本概念，而且一定要学会用AI提效。我现在字节的mt和我说，他现在80%代码都是AI写的。而我最近也开始尝试用AI工具，感觉现在AI真的进步很多，挺聪明的了，我现在写需求基本都是先让AI写，我再人工review小改动一下就差不多了。我觉得「AI取代程序员」是个很远的话题，但是「AI取代不会用AI的程序员」，可能真的就是近两年的事了。而怎么去学习这块的内容，其实我也正在探索，我也是刚学AI的起步阶段，我觉得大家也要有自己的信息检索能力，而不是别人喂你什么，你才学什么，自己一个人就不会学了。这是我想说的第三个点：趁年轻，多学习提升自己，拥抱AI，不要原地踏步，原地踏步的程序员最容易被淘汰。大概就是这样吧，今天看蚂蚁流程发现挂了，前几天腾讯约面我也拒了，就想到自己的秋招/校招算彻底结束了，有感而发，随便聊了下。牛客以后应该不会更新，大家不用关注，熟悉我的朋友应该知道我在其他平台有号。我更喜欢以长视频的形式去做分享，感觉会更有体系，而不是网上那种一两分钟的零碎短视频的那种营销号去起号，我也推荐大家多去看高质量的长文章、长视频，我觉得收获的能更多。希望大家能收获满意的offer与未来。

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...