在阿里做了6年策略产品，面试过的候选人少说上百个。面得越多就越发现一个规律，那就是大部分人的面试准备方向，从一开始就错了。不是说你技术不好，也不是你经验不够。而是你以为面试在考A，其实面试官在看B。今天从面试官视角来看策略PM的面试，聊聊一面、二面、三面，面试官真正看重的是什么。一面：你以为在考技术，其实面试官在看你怎么定义问题一面通常是你团队中的peers，或者是你的师兄。也是和你未来一起干活的人。很多候选人准备一面的方式是：刷AB测试题、背推荐系统架构、准备指标体系拆解。这些都没错，但这只是门槛。我印象很深的一个候选人，技术功底相当扎实。推荐系统的召回、粗排、精排、重排讲得头头是道，AB测...

太丢脸了 但是实在太焦虑了，请问一下26届的友友们，大家都找到工作了吗

给时间时间 终会梦想成真的🥺那就努力努力再努力🤲

Q1：⼀句话说明什么是 AI Agent？答案：AI Agent 是以⼤模型为认知核⼼，结合规划、记忆与⼯具调⽤，能在多步交互中根据环境反馈持续决策并完成任务的系统；其本质是 闭环的感知—思考—⾏动 循环，⽽不仅是单次⽂本⽣成。Q2：为什么说 Agent = LLM + Planning + Memory + Tools？缺⼀块会怎样？答案：缺 Planning：容易变成「只会接话」的聊天，⻓任务易跑偏或⼀步登天完不成。缺 Memory：⻓对话会丢线索，多会话⽆法延续⽤户偏好与任务状态。缺 Tools：只能「空谈」，⽆法查实时信息、执⾏代码、改系统状态。LLM 仍是中枢，但单靠 LLM 没有外...