腾讯ai开发一面分享-27日常实习

有个学弟实习时最怕听到的就是“你先改一下，马上要”。这句话一出来，基本就意味着需求没讲透、时间又很赶。最崩的一次是晚上快下班才改第三版，边改边问还怕显得自己太菜。后来他学会先确认范围、交付时间和验收标准，才没再一直被动挨打。

2026年招聘最多的就是AI工程师，面试问的最多的也是“AI相关”； 91% 的公司用 AI 筛简历，85% 的简历都提到了 AI。但问题是：大部分人写的 AI 能力，机器看了没用，人看了也没用。 来看看你的简历在哪个段位👇： 青铜段位：列工具名（0分）  技能：熟练使用 ChatGPT、Cursor、Midjourney  这等于在说"我会上网"。面试官每天看 50 份简历，30 份都这么写。工具名不是能力，使用场景才是。 白银段位：写了使用场景（60分）  使用 Claude API 进行代码 Review，辅助日常开发  比青铜好一点，至少知道用在哪了。但还是没有说...

家人们谁懂啊，刚入门 Agent 的时候我真的踩了无数坑！上来就对着 LangChain 源码死磕，什么多 Agent、Plan-Execute 一顿乱学，结果学了俩月，连个能跑通的小 Agent 都写不出来，纯纯浪费时间…踩坑踩多了才摸出点实在的门道，给想入门的兄弟唠两句，别整那些虚头巴脑的：✅ 先把 Python 基础打牢真不用你搞算法竞赛那套，能写函数、调 API、搞懂异步编程就够了。Agent 本质就是大模型 + 工具调用，Python 是绕不开的基础，先把这个搞定，后面学啥都顺。✅ 搞懂大模型的核心逻辑，别只会当 API 调用工不用你从零训大模型，但至少得明白 LLM 是咋工作的：上下文窗口、Token 限制、Prompt 怎么写才不幻觉，还有最核心的 Tool Calling 到底是啥原理。不然大模型乱调用工具、答非所问的时候，你连 debug 都无从下手。✅ 框架别贪多，先吃透一个LangChain 是入门首选，但别上来就啃所有模块！先从最基础的 Agent 链、工具调用、记忆模块开始，跑通一个「查天气 + 算日期」的小 Agent，再慢慢学复杂的。别什么 LangGraph、AutoGPT 都来一遍，最后啥也只会个皮毛，啥项目都做不出来。✅ 别光看教程，动手写！Agent 这东西，看 100 个教程不如自己跑通一个小项目。从最简单的单 Agent，到复杂的工作流、多 Agent 协作，每一步都自己踩一遍坑，比啥都强。我现在就是边写边学，遇到问题再查资料，进步比死磕教程快 10 倍。最后说句实在的，Agent 赛道现在发展太快了，框架天天更，新技术层出不穷，别想着把所有技术都学完再动手，先跑通一个能用的，再慢慢迭代优化，比啥都强。

最近Agent岗位的面试风向变了。以前聊的是大模型能干什么，现在面试官更关心：当大模型“掉链子”的时候，你的架构怎么接住它？逃不开的架构选择：从“全能大脑”到“流水线”面试官最爱问的一类问题是：“你的Agent架构是如何权衡灵活性和确定性的？”很多人习惯设计一个全能型Agent，让它自己想、自己做。但在工业级场景下，这种“盲盒式”架构往往会被面试官质疑。现在的进阶聊法是谈“SOP（标准作业程序）的Agent化”。你是采用顺序流（Sequential）还是分叉流（Branching）？在架构中，你是否引入了“硬代码”逻辑来约束AI的胡思乱想？路由（Router）是如何设计的？是靠模型语义判断，还...