有这样一个问题：“在实际运行中，如果你的 Agent 陷入了 ReAct 循环，或者不断调用同一个错误的工具，你是怎么在工程上解决的？”为什么这个问题是“分金岭”？很多人做 Agent 还停留在 Demo 阶段，认为只要 Prompt 写得好，模型就能自动完成任务。但在真实场景下，Agent 经常会变成“复读机”：它发现工具 A 没给它想要的结果，于是思考一下，再次调用工具 A，如此循环，直到烧光你的 Token。深度解析：你该如何作答？一个标准的、有“工程手感”的回答，应该包含以下三个层面的策略：第一层：硬性约束（Stop Conditions）这是最基础的。你需要提到你设置了最大迭代次数（...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

😭😭😭已经投了500份简历，一个面试也约不到啊，大佬们可以说说为什么嘛😭😭😭

今年秋招开始，感觉很多公司都上了AI面试，而且几乎都是第一关，就要面对AI 。虽然但是，面得多了就摸清套路了。AI面本质是个无情的特征提取器，问题就三大类：1.行为特征题：必考！“分享一次你带领团队完成目标的经历”。它不是在听故事，是在抓取“领导力”、“协作”、“结果导向”等关键词，并分析你的表达结构是否清晰。一定用STAR法则提前写好稿子，对着摄像头练到面无表情也能流畅说完。 2.情景压力题：“如果和同事发生严重分歧，怎么办？” 它评估你的应对模式和价值观。回答要体现“职业化”和“建设性”——先沟通，再对齐目标，最后找解决方案。切忌情绪化抱怨。 3.岗位匹配题：“你为什么适合这个岗位？” 它...