他说他最怕听到的是mentor跟他说："你挺适合做这行的。"不是批评，不是否定，是这句听起来像夸奖的话。因为每次听到这句，他就会多想：适合是什么意思？是真的觉得我不错，还是在安慰我？我交出去的那个东西，他是真的满意还是凑合用了？实习结束会不会留我？我是不是真的有这个能力？一句话能让他反复想三天。我后来发现，实习生最怕的往往不是被骂，被骂至少知道哪里错了，改就行。最怕的是那种模糊的、善意的、说不清好坏的反馈。让你既不能放心，也不能死心，就悬在那里。实习的时候太想证明自己了，所以对每一句话都过度解读。mentor随口一句"嗯还不错"，能高兴半天。随口一句&q...

三月底投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下已修改，希望大佬指点一下

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

Q1：请⽤你⾃⼰的话定义 LLM Agent，并说明与单次调⽤的差异。答案：LLM Agent 是以⼤语⾔模型为推理核⼼，在 多轮 中与外部环境交互，通过 规划、记忆与⼯具 完成复杂任务的系统。与单次调⽤的差异在于：单次调⽤是 开环⽣成；Agent 是 闭环决策，每步可依据⼯具返回更新状态，直到终⽌条件。追问：若没有外部⼯具，还能叫 Agent 吗？答案：可称为「弱环境」Agent，仅有对话记忆与推理；但仍可有内环多步 CoT 与⾃我验证。⾯试中强调是否存在「⾏动—观察」循环更清晰。Q2：Agent 的记忆⼀般怎么设计？答案：分层设计最常⻅：⼯作记忆（当前轨迹与关键结论）+ 会话记忆（摘要滚动...