1. 自我介绍2. 讲一下你做的项目，重点说你负责的模块和难点3. 你在做 Agent 的过程中，真正学到的东西是什么，最大的坑是什么真正学到的不是 Prompt 怎么写得花，而是怎么把模型能力约束进一个可控系统里。比如什么时候让模型自由推理，什么时候必须走工具，什么时候直接拒答，什么时候中断循环，这些都不是模型自己能解决的。最大的坑一般是把模型当成确定性组件用，结果线上一旦遇到模糊输入、脏数据或者工具超时，链路就开始发散。后面通常会补上三层约束：输入规范化、工具白名单、执行状态机。这样即使模型发挥不稳定，系统也不会直接失控。4. RAG 这条链路里，最容易被忽略但最影响效果的环节是什么最容易...

投递150+，中大厂基本简历关过不了，500-999有面试机会。已麻，准备考研92了😭

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

1. 自我介绍2. 介绍你写的这个项目3. 为什么要做多 Agent，而不是把所有能力都塞进一个 Agent多 Agent 的核心价值不是“看起来更高级”，而是把复杂任务里的角色分工显式化。单 Agent 在任务很长、工具很多、约束很多的时候，容易把规划、检索、判断和执行混在一起，导致上下文污染、错误放大、调试困难。多 Agent 可以把流程拆成规划 Agent、检索 Agent、执行 Agent、审查 Agent，每个 Agent 只负责一类清晰目标，行为边界更稳定。但多 Agent 也不是默认更好。它会引入额外通信成本、状态同步复杂度和错误传播路径。真正适合多 Agent 的场景，一般满足...