小米汽车二面

做技术面试官这些年，筛选简历时见过太多光鲜亮丽的背景，却也常常被一些“不起眼”的细节打动。今天想分享的这个面试案例，核心很简单：一位候选人，算法题发挥失误没写对，但我从一开始就因为他的开源项目决定面试他，最终也因为这个项目，给他高分通过，也想借这个案例，跟正在求职的应届生聊聊，什么才是面试中真正的加分项。每天筛选几十份简历，大多是名校背景、大厂实习加持的应届生，难免会审美疲劳。直到看到这位硕士候选人的简历，没有亮眼的第一学历，也没有大厂实习经历，项目经历也只有一个Linux相关的开源项目，但就是这个项目，让我瞬间停下了滑动鼠标的手——这个开源项目，其实并不是什么高大上的生产力工具，只是个安卓手...

最近才准备开始投，没实习，八股只看了一点点形势有点严峻😇

鼠鼠是二本学历，学的是java，面的是软件工程师，面试的时候没问什么技术，就问了一些项目经验，我就把之前公司的项目经验说了一下，但是复盘面试的时候发现讲的很多东西都不会甚至有的根本没听过（mes，仿真，ai）。虽说面试官说了有学习的机会，进去以后先从mes学起，如果学习能力强会调去ai，但鼠鼠还是很紧张，可以说是不自信吧，也可以说是被打压太久了反而没有信心了😭

一、核心概念与架构篇Q1：请简述Agent的基本架构组成，并解释其与传统LLM Chain的区别。回答要点：Agent = LLM + 规划(Planning) + 记忆(Memory) + 工具使用(Tool Use)。区别：Chain是预定义的、线性的硬编码工作流。Agent具备“自主性”，它根据目标自发决定执行路径，通过推理循环（Reasoning Loop）不断调整策略。Q2：解释ReAct模式的工作原理。回答要点：ReAct (Reasoning + Acting)是Agent的基石。它将“思考”（Thought）和“行动”（Action）结合。LLM先生成一段推理，说明下一步要做什...