西山居24届开发实习一面

前端面试问题：1. 自我介绍2. 低代码平台Blocksuit方案，这个技术选型的逻辑3. 物料和数据源连接是用什么样的解决方案，还追了一下数据源的获取4. 团队规模，负责的具体内容，职责之类的5. 你认为前端工程化包括哪些方面？你具体做过哪些6. Git提交，你们有引入什么工具，检测方式来控制不规范提交7. 前端监控埋点方面有做过哪些吗8. 后面的职业规划9. 离职原因10. 排期和人手不够的情况，假设你作为leader，你怎么处理冲突？反问：1. 项目情况，技术栈2. 面试流程叠纸游戏26届秋校+27届nova训练营热力全开！🎮我们是：叠纸游戏成立于2013年8月，是一家专注于内容创作的...

最近也面了好几家公司字节-抖音研发：一面挂，脏面评了B站-直播测试：面试官觉得我服务端测试经验不足，半小时结束，手撕都没出百度acg质量部：面试官不开摄像头，一直盯着我那没意义的项目的一个点狠狠攻击，半小时结束，无手撕，应该是 kpi 面了快手-商业化：一面 50 分钟大部分在问实习，因为上一段实习和这个面试的很垂直，又问了一些数据库和 redis，消息队列的八股手撕：力扣 80 删除有序数组中的重复项当天晚上约二面隔一天二面：25 分钟问了实习，一道三数之和，反问后结束，面试官说会稍微看重一点代码能力半小时后 hr联系口头 offer，当天下午发 offer快手效率这一块因为快手这个业务组和我上一段实习，非常垂直，面试起来也比较得心应手吧，进度推的也很快最近期末周，又要复习，又要面试，回学校前，还在上班，这三个叠一起，真的感觉忙不过来了，再加上一开始的字节和 B 站秒挂，很大程度上给我了一些打击，不过好在挺了过来继续加油吧附：之前一直投快手，简历挂了两页

不知道实习经历这么写对不对呀

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...