1. 先做一个简短的自我介绍，重点讲你和 AI 应用开发最相关的经历2. 讲一下你做的这个Agent项目介绍一下核心链路一般是用户输入问题后，先做意图识别，再判断是走直接生成、知识检索还是工具调用。技术上可以拆成接入层、编排层、检索层、模型层和观测层。编排层负责 Prompt 模板、上下文管理和工具路由；检索层负责文档切片、向量检索、关键词检索和重排；模型层负责对接通用大模型和总结模型；观测层负责 trace、耗时、召回质量和最终答案质量。 public Answer handle(QueryReq req) { Intent intent = intentService.detect(req...

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...