拿到offer了，26届测试开发，双非一本，写个收尾。 两个月，投了40家，笔试23家，一面18家，二面9家，拿到3个offer，选了最满意的那个。 说几件这两个月学到的事，给还在投的同学参考一下。 【1. 投递量要够，精投不够用】 一开始我觉得精投就行，认真看JD，选匹配度高的，投了10家觉得差不多了。 结果不行——中小厂没消息太多，大厂竞争激烈，10家根本不够。后期一口气补投了20家，最终offer反而来自这20家里的两个。 量要够，至少30家起，宁可多投不匹配的，也别因为"不确定"就不投。 【2. 填表浪费的时间比我想象的多】 前期手动填表，每家15-20分钟，投了2...

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

在boss上投简历，沟通和投出去的比例是12:1，是我简历不够好吗，还有什么能优化的地方

一、核心概念与架构篇Q1：请简述Agent的基本架构组成，并解释其与传统LLM Chain的区别。回答要点：Agent = LLM + 规划(Planning) + 记忆(Memory) + 工具使用(Tool Use)。区别：Chain是预定义的、线性的硬编码工作流。Agent具备“自主性”，它根据目标自发决定执行路径，通过推理循环（Reasoning Loop）不断调整策略。Q2：解释ReAct模式的工作原理。回答要点：ReAct (Reasoning + Acting)是Agent的基石。它将“思考”（Thought）和“行动”（Action）结合。LLM先生成一段推理，说明下一步要做什...