帆软二面

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...

1、自我介绍2、Agent项目是实习项目还是个人项目？有没有上线？3、拷打实习（10min）4、大模型微调，你的训练数据集是如何构建的？数据量有多大？5、在构建数据集的过程中，遇到了哪些挑战？花了多长时间？6、你之前的实习经历偏后端工程，你未来的职业规划更倾向于纯后端开发，还是希望从事与AI/大模型结合的工作？7、详细讲一下Golang中Channel的概念和作用，它是否是并发安全的？8、Channel和传统的锁（Mutex）在实现并发控制时有什么区别？各自的适用场景是什么？9、讲一下GMP模型10、当P的本地队列为空或者不为空时，它会怎么去调度G（协程）？11、Redis支持哪些数据结构12、为什么Redis的速度这么快13、如何实现一个类似淘宝搜索框的实时商品名称模糊搜索功能？14、实时输入联想与输入完成后点击搜索在技术实现上有什么本质区别？15、实时搜索通常使用什么网络协议（如WebSocket）？你了解或有使用过吗？讲一下16、请详细说明微信扫码登录的完整流程和背后发生的原理17、在微服务架构中，服务发现和负载均衡是如何实现的？18、服务注册中心（如Nacos, Consul）是如何工作的？服务实例如何注册和保活（如通过心跳机制）？19、讲一下Agent中的“长短期记忆”20、什么样的信息应该放在长期记忆，什么样的信息放在短期记忆？21、当对话轮数很多，上下文窗口不足时，有哪些处理策略？（如截断、压缩）22、如果要进行记忆压缩，通常有哪些方法？23、了解过Agent的设计范式吗？有哪些？24、你设计的Agent是怎么实现ReAct模式的？详细讲讲25、手撕：实现一个并发任务处理器：给定一个包含100个任务ID的列表，要求控制最大并发数为3，模拟并发调用某个外部接口（如打印ID）26、反问

leader 说要招一个新的实习生，也是我的 mentor 带，你说是不是因为要把我辞了呀，跟我约谈说我还有很大的进步空间，额，如果招来的实习生能力比我强，估计就要把我辞退了吧。

1. 自我介绍我之前在某某公司实习，主要参与 C++ 后端相关开发工作。 实习期间参与消息处理和服务端模块开发，涉及功能迭代、问题排查和性能优化。 技术栈以 C/C++ 为主，熟悉 STL、Linux 多线程和网络编程（TCP/IP），了解 MySQL、Redis 组件。 整体偏工程实践，关注代码质量、稳定性及性能优化，期待在 C++ 后端方向继续提升2. 项目介绍我参与开发了一个分布式实时流处理平台，负责事件数据的实时计算和多维聚合。项目难点在于高并发写入时线程锁竞争严重，导致延迟不稳定；同时状态同步复杂，内存容易泄漏。我主要通过以下方式解决了问题： 用无锁队列替代传统锁，减少线程竞争。 设...