投了腾讯天美工作室的游戏客户端开发岗，第一次遇到集体面试，求助牛友们，有没有知道天美这个集体面试是什么流程的😵

开发你的agent的时候，用的是什么流程？为什么用这个流程？ 用的是React流程：先推理->调用工具执行->观察 循环迭代知道任务全部完成 适合工具调用场景：ReAct 的流程天然适合工具调用，因为每一步都可以根据上一步的观察结果决定下一步做什么。 可解释性比较强：ReAct 的执行轨迹通常比较清楚 容错能力更好：如果工具返回失败、结果不完整，ReAct 可以继续调整策略 模型和 Agent 的区别是什么？ 模型只负责输出，不能自主感知、自主决策、自主执行，而Agent可以自主感知、自主决策、自主执行 自主感知：环境输入获取能力 自主决策：基于当前状态选择下一步做什么 自主执行：...

今天上午腾讯发来了正式offer，但鼠鼠又陷入了选择困难症上，请牛友们帮选一下😘。鼠鼠学校在南京，之前无实习经历，现在一共有4个选择：1. 腾讯的base在深圳，csig的某中台/基架组，虽然有鹅选鹅，但缺点是深圳离学校太远（学校在南京）+ 转正率没保障。2. 拼多多是服务端开发，主要做用户增长，base上海。优点是转正率极高，基本锁定一个秋招offer，而且离学校近，缺点就是很卷很累。3. 小红书是AI全栈开发，主要做私域toC，base上海。优点是离学校近，但缺点也是卷且转正不好说。4. 字节data部门，目前还有一轮技术面（周五），base上海/杭州。优点也是离学校近，字节的牌子待遇也很好，缺点是累且转正同样没保障。恳请万能的牛友们给点建议😭😭

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...