攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流项目:1.全局唯一ID是怎么保证的2.functioncall和MCP的区别以及各自的缺陷是什么3.skill了解吗?如何调用工具?4.会话记忆怎么实现的?5.在一轮对话上下文中是如何携带会话记忆的?6.有没有思考过目前实现的会话记忆有哪些优化空间?八股:自定义classLoader在什么情况下需要?如何实现?1.openclaw了解吗?2.研究方向是什么

龙虾还没安装，现在又来到了Hermes时代了，这是AI讨论最火热的方向之一，下面教大家动手实操！速速mark住！简单上手，且免费对学生党友好！ 一、为什么是 Hermes Agent？ 2026 年 AI 圈有句话："模型智力已经在线，现在比拼的是 Harness（模型外围的运行时与基础设施）。" 翻译成人话：ChatGPT / Claude / DeepSeek 这种"模型"已经够聪明了，真正能拉开差距的，是你有没有能力把模型包装成一个能自己跑起来、会调工具、会记事、会自我改进的系统——这个系统就叫 Agent，承载它的基础设施就叫 Harness。 ...

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.拷打第一个项目：项目里如何解决图文模态对齐问题？如果图纸在文本中没有描述，模型如何通过视觉特征召回？Milvus中使用了哪种索引算法？针对术语的语义偏移，除了混合检索，有没有试过对Embedding模型进行微调或使用Adapter？3.拷打第二个项目：如果外部测评工具返回的原始数据格式与LLM预期不符，如何实现自动化映射？当向量库检索出的长期画像与当前会话状态有冲突时，你的系统如何应对？如何防止模型回复过度依赖检索内容而变得生硬，影响共情？4.相比于CoT，ReAct在模型与外部环境交互时解决了什么问题？5.讲一下大模型进行Function Call的具体流程？如何将语义转化为结构化参数的？6.在开发中，你怎么判断任务该用Workflow还是自主决策的Agent？7.讲一下Agent的长短期记忆，在长对话中如何实现上下文的动态压缩和遗忘？8.在Agent系统中，RAG检索到的外部知识是如何喂给模型并防止干扰的？9.什么是Rerank？在检索链路中它对Agent的决策准确性有什么影响？10.当单Agent面对长任务时，引入Multi Agent的优势是什么？11.Multi Agent中，Router节点是如何决定任务该分发给哪个子Agent的？12.什么是Human-in-the-loop？在Agent系统中如何设计人工审批断点？13.如何量化评估一个Agent系统的好坏？14.除了生成质量，还应该关注哪些维度的指标？15.对于Agent多步推理带来的延迟问题，有哪些优化方法？16.随着大模型上下文窗口的扩大，你认为RAG会被完全取代吗？

你觉得多个小 agent 是分成多个子 agent 好，还是在一个母 agent 下管理好？CLI 和 MCP 有什么区别？你目前为什么会想要离职/跳槽？如果 offer 你，大概什么时候能到岗？你有尝试过 AI coding 编程吗？用下来感觉如何？Claude Code 和 Cursor、Trae 的区别是什么？Claude Code 在非编程任务上的泛化能力怎么样？你了解 Claude Agent SDK 吗？你了解过其他 agent 框架吗？比如 AgentScope、LangChain？你觉得Cursor更像是哪种模式（ReAct / Plan-Execute）？你觉得 Claude...