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...

上周我老大请我们整组吃饭。他是个三十多的男的，平时话少，每天就喝美式，工位上贴着他闺女的照片。他全程没怎么说话，就问我"实习还适应吗""食堂吃得惯不""周末回不回学校"。都是些没营养的问题。我也没说啥，就"还行""挺好""一般不回"。吃到最后他突然说："你做事挺稳的，不急。现在很多实习生不是这样。"我当时在扒饭，嗯了一声。回去的路上我才反应过来这句话什么意思。我老大他不说客套话的。他夸你"稳"，那就是真觉得你稳。值不值我也不知道，反正那顿饭我吃撑了。

至今一个可转正被割了剩下的5点面试都挂了求收留，数据分析，数据开发，测试！

研究背景与样本说明本文基于腾讯（支付、企微、腾讯音乐、QQ 浏览器、腾讯新闻等）、字节跳动（TikTok、用户增长、交广等）、百度、美团、京东、Shopee、虾皮、携程等多家互联网公司前端实习面试样本进行归纳分析，重点聚焦计算机网络相关考点。样本特征如下： 覆盖一面、二面及深度追问场景  包含项目驱动型提问 + 八股知识型提问 明显体现当前趋势：从“记忆型八股”转向“原理 + 场景 + 取舍”你往下看就知道考的高不高频率了就是说核心结论：计网考察的三层模型当前大厂前端计网考察，已形成稳定的三层结构：1. 基础认知层（必答正确） HTTP 各版本差异  TCP / UDP 基础  HTTPS 原...