腾讯 青云计划-后台开发 还在约面吗？

上周去面一个AI Agent相关的岗，面试官第一句就扔过来：“你说说ReAct是什么？”我当时脑子一卡，差点把React框架说出来。还好缓过劲儿，赶紧答：ReAct就是Reason + Act，模型先想一想该干啥，再调用工具执行，拿到结果再观察，然后继续下一轮思考。不是一次性吐答案，而是边想边干，循环迭代，像给人配了个会反思的实习生。他接着追问：“那任务拆解怎么搞？”这题挺实用。我说复杂任务不能一股脑全扔给模型，得先拆成小步。比如用户说“帮我分析上季度用户留存”，就拆成：1. 拉取留存数据；2. 定义留存指标（次日、7日、30日）；3. 分渠道、分用户群看趋势；4. 找异常点并给出假设；5. 生成图表和建议。拆得越细，Agent执行时越不容易跑偏。面试官点点头，说很多新人就卡在这一步，模型直接硬上，结果输出一堆废话。最狠的是后面那道：“设计一个数据分析Agent（数分Agent）给我看看。”我现场画了架构：核心是LLM做大脑，配上工具集（SQL查询、Pandas处理、Matplotlib画图、甚至直接连BI系统）。加个记忆模块，记住上次的分析偏好；再套ReAct循环，确保每步都有Reason-Action-Observation。潜在坑我也提了：幻觉问题怎么防？加个验证步骤，让模型先输出SQL再执行，人工或规则审核；工具调用失败了怎么重试；多轮对话时上下文爆了怎么办，用向量数据库存历史摘要。面试回来我复盘，发现Agent岗现在问得越来越实操。不再是背定义，而是让你现场脑暴：怎么让Agent不卡死在循环里？怎么处理多Agent协作（一个负责查数据，一个负责写报告）？工具权限怎么控，避免它乱删库？甚至问你用LangChain还是LangGraph搭框架，为什么？说实话，Agent这东西火得快，但面试暴露的问题也多。很多人只玩过简单demo，一到设计真实场景就露馅。准备的时候，别光刷论文，多自己搭个小Agent练手，比如做一个自动回邮件的，或者帮你监控竞品价格的。真正拉开差距的，是你能不能把“想清楚-干一步-看结果”这个循环玩明白，而不是靠模型瞎猜。

刷到这个话题必须来波硬货，前前后后研究了上百家公司，把2026年值得冲的AI公司，按梯队整理成了完整清单，从大厂到独角兽，从通用赛道到垂直领域，应届生、实习生、转行党全适配，找AI工作的牛友直接抄作业！第一梯队：全栈AI巨头｜平台大、资源足、抗风险能力拉满这一档是国内AI全产业链布局的绝对龙头，技术沉淀深、业务场景全、校招体系完善，适合想稳扎稳打、系统成长的应届生，也是AI行业的硬通货。字节跳动核心AI方向：豆包大模型、AI Agent、多模态AIGC、AI安全、火山引擎AI基础设施推荐理由：国内C端AI用户规模最大的厂商，豆包生态已经形成完整闭环，AI相关岗位占比超90%，校招hc充足，薪资...

暑期实习好难万兴问一堆性能优化的扛不住

项目深挖很多，也聊到了互联和软件硬件协同最近面了一场阿里云的 AI Infra 二面，整体感受是，这轮不是那种偏八股或者偏刷题的面试，更像是围绕项目经历一路深挖，看你到底有没有真的做过优化，也看你对自己后面想做的方向是不是足够清楚。开头还是常规自我介绍，我主要讲了自己现在在做的方向，包括 AI Infra、异构计算、底层性能优化，以及一些算子开发、图优化、推理优化相关的经历。后面的问题也基本都是顺着这些内容往下展开。前半段主要是在深挖项目。面试官先问了我现在做过的几类事情，我把内容归成了三块：一块是算子优化，一块是算子融合和图优化，还有一块是一些稳定性问题和 bug 修复。这里他问得比较细，不...