唯品会JAVA秋招笔试

校企合作后段笔试一般考那些题型啊？有没有了解的大佬们解答一下啊？拜托拜托

求拷打

我本科一直做 Web 相关开发，技术栈主要是 React / Node / TypeScript / Python。一开始接触大模型，其实和很多人一样：写 prompt、接 API、做点 demo。但很快我就发现，如果只是“调 API + 写 prompt”，其实很难真正做出复杂的 AI 应用。这篇文章主要分享一下：从前端工程师转向 Agent 开发，我的一些经验和踩过的坑。一、很多人刚接触大模型时，会觉得 AI 应用开发就是：写 Prompt调 OpenAI API输出结果但实际上，如果要做复杂应用，真正的问题通常是：上下文管理（Context Engineering）工具调用（Tool Use）任务轨迹设计（Agent Trajectory）状态管理（Memory / State）成本与延迟控制这些其实更接近 系统工程问题，而不仅仅是 prompt 的问题。二、前端背景有几个优势1 状态管理经验前端：state → viewagent：state → reasoning → action本质类似。2 工程能力前端工程师通常很熟悉：模块化API 设计工程结构渐进式披露（很重要）这些在 Agent 框架设计里很重要。3.相关技术栈openclaw，cluade code和opencode均使用typescript作为其主要开发语言，ts在agent项目里的使用比重很高。三、Agent 的核心其实是“轨迹”很多人以为：prompt → answer但 code agent 实际是：thought→ tool call→ observation→ thought→ tool call→ ...所以关键问题变成：如何设计agent loop如何设计 tool如何设计 observation如何管理上下文四、最近面试和做项目的过程中，我也有一些反思：1 多复盘，而不仅仅是做项目很多时候不是做得不够多，而是复盘不够。2 定量大于定性不要只说“优化了性能”，而是尽量给出指标：- latency ↓- token cost ↓- success rate ↑3 多方案 trade-off工程问题通常没有唯一答案，关键是：- 方案 A- 方案 B- 为什么选 B4 技术要服务业务不仅要看技术指标，还要看：- 用户体验- 成本- 整体业务效果5 尽量 close ticket，而不是一直做 demoAI 领域很容易陷入“做很多酷的 demo”但真正的工程能力是：解决具体问题并落地。五、如果你也是 Web 开发背景，其实完全不用焦虑“AI 门槛很高”。很多 AI 应用开发，本质上还是工程问题：系统设计状态管理工程架构只是多了一个新的组件：LLM。如果你已经有扎实的工程基础，再补充一些：LLM 基础Agent 设计Context Engineering其实是可以很自然地转过来的。

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