一、基础打底（所有人必学） 1. 编程基础（核心：Python） Python语法、函数、类、文件IO、异常处理 常用库：requests、json、pydantic、asyncio 数据结构：列表、字典、队列、栈、图（基础） Git基础：代码管理、分支、提交 2. AI与大模型基础 LLM原理：Transformer、上下文、token、幻觉、温度 主流模型：GPT4o、Claude 3、Qwen、Llama 3、DeepSeek 模型调用：API密钥、请求格式、流式输出、错误处理 基础NLP：意图识别、实体抽取、文本分类、摘要 3. 提示工程（Agent灵魂） 基础：角色设定、清晰指令、格...

史上最尬，没有之一😂我是社招。3月26日，第7次，一面挂，就扯了20分钟，感觉可能是kpi。4月3日，今天又有电话打来了，约了下周二晚上的面试。第8次了。敢打我就敢面

三战鹅厂才走到这，这是在横向吗可以发邮件催一下吗

1. 自我介绍，围绕一条链路说明你做过什么、你负责什么、难点在哪2. 一个面向多业务域的 Agent 系统，为什么不能只用一个大 Agent 把所有事情做完单 Agent 的问题不是“不能做”，而是做大以后上下文会混杂，知识边界、工具边界和状态边界都不清楚。比如订单查询、风控审计、赔付建议、配置解释，本质上就是不同任务类型，它们需要的知识、状态和可调用工具完全不同。如果硬塞到一个 Agent，模型容易被无关上下文干扰，也容易误用工具。实际工程里更稳的做法是做任务拆分：入口先做路由，再把请求交给垂直 Agent 或垂直 Skill 处理。3. 对多场景、多上下文的请求做路由时，如何判断当前应该调...