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（...

正式进入AI Coding时代了  

动机与稳定性（必问）： 问题：“你为什么选我们？”“你还面了哪些家？进展如何？”“你对薪资的期望是？” 他在判断：你是海投的，还是真想来？你是否稳定，会不会干几个月就跑？你的薪资预期是否符合市场及内部平衡。回答要真诚且坚定，展现出“深思熟虑后的选择”。性格与文化匹配度（隐形考察）： 通过你的谈吐、肢体语言、过往经历中处理人际关系的方式，判断你是否能融入团队。比如，一个强调“狼性”的团队，会偏好攻击性强、目标感极强的人；一个研究型团队，更看重沉稳、专注。薪资谈判与入职流程： 这是谈薪的主战场。HR会压价，也会探你的底线。你的核心策略是：不先出价，展示价值，了解薪酬结构全貌。核实风险点（深水区）：...