有人同花顺开始笔试了嘛

Q1：Agent 如何做版本管理与灰度？答案：Prompt/⼯具/schema 版本化；影⼦模式（只记录建议不执⾏）；⾦丝雀 ⽤户群；关键指标对⽐（成功率、成本、违规数）；⼀键回滚。Q2：举⼀个「不是 Agent 但常被误认为 Agent」的例⼦。答案：固定三步的 RAG 流⽔线（query 改写 → 检索 → ⽣成），若⽆ 基于观察的再决策循环，更像Chain；若加⼊ 多轮检索策略与失败分⽀ 则接近 Agent。Q3：你如何向⾮技术经理解释 Agent 的⻛险？答案：⽤ 「能办事的实习⽣」 类⽐：能⼒强但可能 记错、被误导、误操作；所以我们要 权限卡、审批、监控录像（⽇志），重要操作 双⼈复...

10天四面，速通字节，终于结束了😡

美团timeline一面 3.26二面 4.2oc 4.8offer 4.10其他：oppo 一面挂vivo 没动静携程 笔试挂哔哩哔哩 没动静感想感觉找实习运气也占不少的成分，本来0实习选手暑期只是准备随便投一下练一练，想着过会儿再找日常实习，没想到美团直接收留我了。感谢一面面试官，在我第一次面大厂的时候给了我自信

1. 自我介绍2. 详细讲一下你的实习经历，你具体负责哪些工作3. 限量出包是什么逻辑，5 万条候选线索只出 3 万条怎么判断高价值用户答案：限量出包本质是一个带约束的排序和筛选问题。不能简单按分数从高到低取前 3 万，因为业务里还有很多约束，比如销售每天承接能力、行业配额、城市覆盖、客户冷却期、黑名单、重复企业、近期已触达、历史投诉、企业规模、潜在金额等。我会先做硬过滤，再做评分排序，最后做配额调整。硬过滤去掉无权限、黑名单、近期已触达、关键信息缺失的线索；评分层综合行为分、画像分、意图分、转化概率分；配额层保证行业、区域和销售组之间不会极端倾斜。最终不是单纯 topN，而是 “topN +...