一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...

简历有啥问题吗，约面率好低，暑期实习基本上只有字节腾讯给面

这段时间一直在投java实习岗，人家根本连看都不看，有的就是已读不回，想转行了虽然自己技术一般，但这实习都找不到，大家推荐转什么行呢？感觉java就业环境真是越来越不行了

这个项目是我借助AI完成的一个轻量级 FreeRTOS 实践，核心目标很简单：在有限资源下，快速搭建一个结构清晰、可扩展的嵌入式系统。整个过程中，我没有把重点放在“怎么写代码”，而是放在“怎么把需求说清楚”——包括任务如何划分、通信怎么设计、系统有哪些约束。把这些讲明白之后，AI可以很快帮我生成基础框架，大大减少了重复劳动。这个项目带来的最大收获不是功能本身，而是开发方式的变化：AI更像一个执行器，而你需要成为那个把系统定义清楚的人。简单来说，这个项目证明了一点：在AI加持下，嵌入式开发的门槛在降低，但对思考和表达的要求在提高。