非科班菜菜鸡秋招实录

前言在开始分享具体的面试题之前，我想先给这份面经定个调，我更愿意称之为“方向”。它不是什么万能宝典，而是专门写给这样一群人（基础可以，算法不行）的：学历背景扎实： 公立一本毕业，双证齐全（学信网可查，硬门槛）身份纯粹： 校招赛道，应届生身份基础过关： 已经熟悉一门编程语言（无论Java、C++、Python还是Go，或者其它，只要不是邪门语言），具备最基本的开发素养计算机素养： 具备基本的计算机功底——哪怕你不是科班出身。比如我自己就是数学专业，像数据结构、操作系统、网络这些核心素养，都是靠自学补上的；如果你是科班出身，那这一条本该就是你的本能 写这份面经之前，得先提一个人——栗栗姐（...

目前只有携程、美团、蚂蚁、阿里给了笔试，个人体感算法题都称不上难，纯粹就是拿算法竞赛里面的、别人不会专门去学的知识点卡人，非常没意思，而且像腾讯字节这种顶级大厂都已经完全不看笔试了，笔试完全就是为了合理刷人存在的，但如果真要刷人，笔试强也救不了简历拉胯、面试表现差，真的是越来越没意义。

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

1. 你怎么理解 Agent，和普通大模型问答最大的区别是什么？答：普通大模型问答更像是“你问我答”，核心是根据上下文生成一段自然语言。Agent 不一样，它更像一个会做事的系统，除了生成文字，还要能理解任务、拆解步骤、调用工具、读外部信息、根据执行结果继续往下走。所以 Agent 的重点不是“模型会不会说”，而是“模型能不能在复杂任务里做对决策”。比如普通问答模型适合解释概念，Agent 更适合处理像“帮我查一下某个信息，再结合文档输出结论，最后按固定格式返回”这种任务。如果放到手机或系统场景里，Agent 往往还要接系统能力、应用能力和设备能力，这就不再只是聊天了。2. 你如果做一个手机端...