1.介绍你的agent项目，为什么做？能解决什么问题？有什么收益？2.知识库agent是搭建在哪里，线上？还是线下？3.大模型是如何选型的？4.RAG知识库的搭建流程？5.在RAG系统中，文档分割大小和检索TopK参数的选择是如何确认下来的？6.你的Mutil-Agent是如何协同的？7.有没有做过本地化部署的模型？8.另一个项目拷打...9.反问...总共耗时在25分钟左右

暑期后端，面了1h10min，无八股，没提过点评。好歹是最想去的厂，看了网上的面经直接吓哭了，准备了半天计网机遇。本来以为项目很对口部门，想着被好好拷打一番进步的心态进面试了，问到最后只有一脑门子问号。1️⃣聊天十分钟，问实习时间，稍微说了说AI。2️⃣然后开始对着项目的犄角旮旯问，完全不问技术栈，也不问任何知识点，就纯问，问这一个项目到底是干啥的。值得提的: 问了这个项目有没有需求，要是想让我用你会怎么推销。3️⃣其中盯着分片上传断点续传一直叽里咕噜问了半小时，感觉我吟唱太快了，面试官没听懂怎么个流程，没怎么对上脑电波。每个阶段的每个小细点都要细问一下分片丢了咋办，一层还行，多层套多层丢失我就晕了，不知道在问什么，只能说说终归到底是对账的思想。算法整了道非hot100，说了思路，让写个函数行了。这块也是聊天，嘴都没停过。你说是kpi吧，问了我一小时。你说不是，复盘我空茫然半天，也不知道到底是问了点啥。面试官很严肃，就是我总想笑。高情商来说，其实很考察了我有没有思考和临场发挥能力，有一种应试教育了半天突然给我塞了一口你要被快乐教育的感觉。反问: 说我简历挺好的，算法还得练，有一定思考但还不够深。

就不投

最近发现一个宝藏开源项目 learn-claude-code，特别适合想入门 AI Agent 开发的同学。这个项目不是教你"怎么用 Claude"，而是带你从零搭建一个类似 Claude Code 的 AI Agent 系统，理解背后的架构原理。 项目地址：https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code  三个核心概念你必须掌握 1. Context Engineering（上下文工程） 确保 Agent 能访问正确的信息。静态知识（AGENTS.md、架构文档）+ 动态数据（日志、CI/CD 状态）共同构成 Agent ...