微软非常positive的反馈，应该可靠吧

基础得先打牢。LLM的基本原理要懂，不需要能训练模型，但得知道prompt怎么写、上下文窗口是怎么回事、为什么模型会幻觉。这些是地基，地基不稳上面全是空中楼阁。然后是框架。LangChain和LlamaIndex是目前用得最多的，几乎每个Agent项目都绕不开。但别只会调API，得理解它们的设计思路，比如chain是怎么串联的、memory是怎么管理的、tool calling是怎么实现的。RAG是必学项。Agent大量依赖外部知识库，向量数据库至少要会用一个，embedding是怎么回事要清楚，检索策略怎么优化要有概念。工程能力别忽视。Agent本质上还是个软件系统，API设计、异步处理、错...

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

上周三约了字节的这周一晚上的面试，对应的hr加我微信了当时，第二天我就考虑了准备再做新项目转agent开发所以给这个hr说取消了，结果今天字节打电话问我为什么没有面试，这怎么办是不是面评完蛋了

1. 你现在做的系统如果让我一句话理解，它解决的核心问题是什么2. 如果让你重新设计这套系统，你会先拆哪几个边界，而不是先画微服务图先拆交易主链路和旁路能力。主链路只保留强约束动作，比如下单、库存冻结、支付确认、履约状态推进；旁路能力像风控、推荐、画像、报表、运营分析都要尽量异步化。再往下拆数据边界，订单事实、库存事实、支付事实不能混成一张万能表。最后才是服务边界，因为很多系统不是服务没拆好，而是业务一致性边界一开始就画错了。3. 一套交易系统里，什么地方最容易被误判成“性能问题”，其实是模型设计问题最典型的是状态字段过载。很多系统把几十种业务状态塞进一个 status，然后所有查询、补偿、回...