作为去年通过校招进入携程大住宿BU的25届Java后端开发学长，今天把压箱底的面经和真实工作体验分享出来。全是干货，建议收藏。一、面试问题我当时技术面一共两轮，加一轮HR面。第一轮：基础面- 项目深挖。面试官会一直追问“为什么这么设计”“有没有更好的方案”。我简历上有个订单系统的项目，面试官专门问了表结构怎么设计、索引怎么建、接口QPS预估多少、怎么压测、如果QPS上去了响应时间被拉长怎么优化——这些都需要你有Java后端的基本盘，比如JVM调优、多线程并发处理能力。- 手撕代码。我抽到的是LRU缓存，写完让分析时间复杂度和空间复杂度，还问了有没有其他实现方式（比如LinkedHashMap）...

幸亏看到这个帖子

焦虑ing，二本，绩点挂车尾，无竞赛就会个stm32和freertos，esp32。无竞赛，学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历，说实在的，平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊，韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下，实际上我不会LVGL，就在简历抹去了。八股文没开始背，面试题还没开始看。需不需要刷一点算法？来不及了，才知道大三这个时候应该投简历了，骑驴找马，边投边学

一、为什么 Agent 评测比 LLM 评测更难？ 传统 LLM 评测（现在当然更复杂维度更多元化）关注的是文本生成质量——回答是否流畅、事实是否正确、格式是否合规。但 Agent 是一个完整的系统，它要自主决策、调用工具、与环境交互、在多轮对话中保持状态。这意味着：  不能只看最终输出，还要看中间过程是否合理（中间过程非常重要） 不能只看单次执行，还要看重复执行是否稳定 不能只看功能正确性，还要看性能、成本、并发能力 不能只在单一场景测试，还要覆盖工具调用、长上下文、多轮对话等维度（工具调用的能力评测也是目前的难点与重点）  LLM 评测像测发动机，Agent 评测像测整车——必须综合考察在...