1. 你做的 Agent 项目，完整链路讲一下完整链路一般是用户问题进入后，先做意图识别和 query 改写，再根据意图判断走纯 RAG、RAG + Tool，还是多 Agent workflow。检索阶段会做混合召回，再用 rerank 精排，拼接上下文后交给大模型生成。如果涉及订单、机票、酒店这类实时数据，会通过 function calling 调后端接口。最后返回答案时，会附上引用、置信度或者兜底话术。二面一般会继续追问每一层为什么这么设计，以及哪一层最容易出问题。 def agent_pipeline(query, user_profile): intent = detect_int...

这种要去吗？

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

💡 写在前面春招和暑期实习的节点越来越近了，相信很多同学和我一样，每天都在死磕算法题或者八股文。但在高强度的刷题过程中，我发现自己陷入了一个极其内耗的死循环：刷完就忘，复盘极其耗时。很多时候，前脚刚看懂了灵茶山艾府（灵神）等大佬的精妙题解，遇到同类变种题大脑又是一片空白。如果想认真做复盘笔记，不仅要在代码编辑器、网页和笔记软件之间来回切换，还要手动去调整 Markdown 里的代码高亮和 LaTeX 数学公式，半个多小时过去了还没进入核心逻辑的梳理。作为一个程序员，遇到这种机械的重复劳动，第一反应当然是：写个工具把它干掉。于是，我花了点时间开发了这款浏览器插件 CodeNote Helper...