AI 几乎已经是必问的了

1. 为什么做Agent项目？2. 了解过市面上有哪些智能体agent吗3. 讲下Agent项目4. Agent项目开发的框架5. 介绍一些AI大模型6. RAG系统流程7. MCP和Function Calling8. 如何写好的prompt9. 多轮对话的实现方案10. Agent项目背景11. LLM产生幻觉的原因及解决方案12. MCP协议的核心内容13. 推理模式的差异化设计14. RAG检索优化策略15. 特定推理模型不支持MCP的技术原因16. Agent推理模式17. 跨模块错误追踪的Agent知识库构建方案18. 多Agent执行策略的智能选择和切换机制设计19. 简历关键词提取的技术实现20. RAG评估方案21. SSE的局限性22. 举例复杂任务下执行流程23. MCP通信方式24. 项目中AI贡献的代码占比25. Prompt工程的实践经验26. 基于代码构建知识库的Agent设计27. A2A协议28. 长文本生成的技术方案29. Agent skills30. 演示Agent项目实现细节31. 了解其他的Agent范式吗32. 模型预热机制33. NL2SQL场景下的SQL安全防护34. 复杂任务执行准确率提升的评估方法35. AI辅助IDE开发工具36. RAG动态知识更新37. MCP和skill区别38. 推理模式的选择机制39. 企业内部知识库RAG的动态持续更新方案40. Prompt设计示例41. A2A与MCP区别42. 多阶段召回策略优化43. AI辅助开发的实践经验

总结一下近期找实习的感受吧，鼠鼠是过年前吧实习给辞职了。过完年，到现在还在找实习中。个人感觉AI对底层程序员或者实习生的冲击很大，很多公司都不要那么多人手了，例如以前计划招5个人，现在只要2 3个人就能覆盖日常的开发任务。属实是把我们的实习坑位给填满了。总结其实大家不必要听风就是雨，取代程序员是不可能的，因为永远有业务这个东西存在，也需要有个人来背黑锅等等问题。只能说是会淘汰掉不会用AI的人，所以加油吧码农们，我们都是最棒的，能找到好工作的

血的教训！面试手撕代码，千万别拿到题就开始敲有次面试，题目是"设计一个秒杀系统"，我上来就咔咔写代码，写了一半面试官说："我没让你实现，先说说思路"……当场社死。现在我的套路：先复述题目确认理解正确（"您看我的理解对吗？"）问边界条件（输入为空怎么办？数据量多大？）说思路（暴力解->优化解，讲清楚时间空间复杂度）问面试官（"这个思路可以吗？还是您希望我直接写？"）再开始写这一套下来，面试官会觉得你思路清晰，即使代码有小bug也能容忍。

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目是毕设接了qwen当客服+推荐算法+支付宝沙箱，第二个项目是黑马点评，实习基本上全ai写的接口，没什么成果产出，哭了