竟然被美团的移动端开发捞了

自我介绍为什么选择测试开发，对于岗位的理解和未来发展方向实习经历具体介绍开发的工具有部署在客户端或者产品上么，或者有开发过相应的 SDK 么有参加过 HiveSQL 或者公共工具的部署么个人博客中的主要内容有哪些有在 AI 方面有相关的研究方向么对于 AI 的应用有什么认识么，AI 对于测试业务有什么帮助么有过实际应用的经验么数据有校验么反问环节：部门情况：研发保障部，软件测试技术科，定位和运动健康业务面试建议：Python 开发相关能力，前端，客户端，云服务AI 应用及理解

1. 问实习经历，但是拷打的是自己的项目，正规的规则引擎了解过吗，没有。2. 浏览器键入网址全过程3. http为什么是无状态4. 死锁条件5. 子网掩码的作用6. mysql b+树和b树7. redis数据结构，用什么结构实现延迟消息队列8. redis分片集群，如何分片的，有什么好处9. jvm内存分布，有垃圾回收的是哪些地方10. spring的aop是如何实现的11. 算法： 数组最大子串和 经过提示才写对，太菜了面完一个小时约二面。

我是一个末九的计算机本科生，26毕业，秋招兜兜转转，大厂基本挂了个遍，自己只有一段小小小厂实习，能有那么多大厂的面试挺庆幸了，但是都挂了心里还是很难过。虽然知道自己没好好学，但是为了秋招是认真准备的，但还是因为没项目没实习大多止步二面了。最后秋招接到了三个offer，两个上海企业，一个12k一个16k，还有一个工行的offer，选择了工行，年包听说20个左右，同学和我一样本科进的京东50个，进华为的30个，进字节的50个，感觉我们差距太大了。现在晚上睡不着，在想现在开始春招投递冲一把，还是就选择工行呢

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...