岗位：大模型算法四道编程  做了三道  第四道两眼一黑第一题：有一辆货车，途径N个站点，车上初始货物量为initiaWeight，最大限额是maxWeight，每个站点要么装货（整数），如果装货之后大于最大限额就是危险了，比如说你现在车上6个，这一站要装4个，最大是9,6+4>9就不行，但是等于9是可以的，要么卸货（负数），如果目前装在的货物小于卸货要求，直接全部卸下，就是比如说你现在车上3个货物，这一站要写下来4个（-4），3-4=-1嘛不是，但是不可能没有硬卸，变为0就行，问你在安全装载状态下最长能连续经过几个站点非常简单的题，一遍96%，就没看了，直接下一道了第二道：有n门课，每门课有一个先修课，比如说2的先修课是1，那修完1才能修2，给你n门课的先修课序列，问你修完n门课要几学期，举个栗子：5门课  -1 1 2 1 -1（-1表示没有先修课）下标： A B C D E （为了不弄混，我先用字母表示）这个就是需要三个学期，第一学期:A和E，第二学期：B和D，第三学期：C这道题，怎么说呢，看到先修课我以为是输出拓扑排序，昨天才笔了一样的，结果写到一半发现不对，然后又重新写，然后这个序列是从1开始的，这个又浪费我好几轮，然后还有一开始理解错了，我以为序列是先修课有几个，比如说这个2，我本来以为是C的先修课有两个，我心想，那不就是3吗？选最大的+1得了呗，过了80%，我都傻了，后来发现我写的逻辑完全不是人家说的，最后是用了一个数组，先初始化为0 ，然后遍历，比如说A不需要先修课，那就是0，然后B要先修A，就是0（A的先修）+1，C要先修B，那就是1（B的先修）+1，这样然后遍历数组找到麻小，输出max+1应该是很简单的题，我先入为主浪费好多时间，最后是100%第三题有N个奖品，价值为vi，有俩包，一个物品只能放进一个包里，然后一个包里的奖品就，任意两个之间的价值差不能超过T，问你最多俩包能装多少奖品我用的最笨的方法——暴力  但是可能我的逻辑写的不对，只有15%然后换了一种N=6  T=3vi: 5 4 2 1 8 10先sort排序——1 2 4 5 8 10算从1开始，一个包能装多少，那就是 1 2 4，下标就是0 1 2，用了一个end数组，end[0]=2——记录从下表为0的奖品开始，能装的最后一个奖品的下标end[0]=2 —— 一个包能装3个  包1end[1]=3 —— 一个包能装3个  包2end[2]=3 —— 2个  包3end[3]=4 —— 2个  包4end[4]=5 —— 2个   包5end[5]=5 —— 1个  包6如果我选了包1，那么保证一个奖品不能出现在同一个包里，包2和3就不能选，然后选剩下包里最多的，这就是从奖品0开始装，最多能装多少，然后取最大有点饶了，我比较菜，正能想到这个方法了，只有60%第四题一笔画，且点不重复的情况下，在一幅图里最多从起到回到起点，最多一笔画能包含几个点手画个图，凑活看吧题目是说要city walk，实线是主干道，虚线是小路（P1），然后让你规划路线，答案是P2

春招陆续开始了，秋招下来过后，和朋友之间沟通了一下心得，感觉可以试一试国央企，比如说国家电网、南方电网、中核等公司。因为我觉得国央企稳定一点也挺好，尤其是在家乡那边。所以春招我给我自己定的目标就是要关注一下国央企，争取拿到国央企的offer。我今天投递了：中核集团中国银行腾讯（计划也试试大厂）#今天你投了哪些公司？#

春招无讨论，二三面一起面试，自我介绍，专业课提问，了解项目，项目中的技术，如何看待团队的合作。最后询问地点职位意向，提问环节。官网已进入体检，疑似不刷人。

我最近把AI Agent面经从0到1全部梳了一遍（含字节、阿里、腾讯真实面试），发现面试官真正想听的根本不是定义。很多人（包括苯人一开始）以为Agent面试就是背ReAct、背Tool Calling、背LangChain，结果一开口就被面试官打断：“这些我都知道，你说说你的设计思路。”我问懵过两次后才醒悟，Agent面试不是八股，是体系考察。下面这3个问题，几乎是每场面经中必问，🐮友们看看自己会不会踩坑。1.如果你做一个Agent，遇到工具调用失败或者LLM幻觉怎么办？我当时直接答“加retry”或“加human in the loop”，秒挂后面问claude，面试官想听的是完整容错体系：- 怎么判断是工具错还是LLM幻觉？- 用另一个LLM做fact-check / self-consistency- 降级到弱Agent / 规则引擎 / 人工兜底- 失败后状态怎么回滚？- 生产环境怎么监控Agent健康度2. Agent的Memory你怎么设计？大多数人（和我一样会说短期用ConversationBuffer，长期用向量数据库，直接寄。面试官想听的是分层记忆体系 + 读写策略：- Working Memory（当前任务上下文）- Episodic Memory（历史任务轨迹）- Semantic Memory（领域知识）- 什么时候用向量检索？什么时候用Graph？- 遗忘机制怎么做？（重要性评分 + 定期压缩）- 多Agent共享Memory时的读写锁和一致性问题3.单Agent和Multi-Agent你什么时候选哪个？怎么协作？”如果直接说任务复杂就用Multi基本凉。真正要讲的是决策框架：- 任务可分解性、通信成本、调试难度、单点故障风险- 协作模式（Hierarchical / Decentralized / Mixture-of-Agents）- 协调机制（Shared State / Message Queue / Supervisor）- 实际项目里Multi-Agent带来的收益和踩过的坑