1. 自我介绍2. 项目介绍3. 多 Agent 项目中遇到了哪些难点，怎么解决的？4. RAG 项目中的创新点5. 你说一直对 AI 感兴趣，经常追踪 AI 发展的前沿动态，最近了解到哪些 AI 相关的动态？最近在学什么 AI 相关的知识？6. 手撕：力扣 395：至少有 K 个重复字符的最长子串（只剩 10 分钟了，没写出来，把函数框架写好了，说了说大致思路）这面试官看起来不是个省油的灯，迟到了两分钟先不说，回答的时候一会站起来活动活动，那边还有对话杂音（估计是和员工说话），整个过程他也皮笑肉不笑的，感觉要寄

锐评一下我的简历吧，投几天了都没有找到，成都双非本。

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 如果让你从 0 到 1 设计一个生产级 AI Agent 系统，核心架构怎么拆？生产级 AI Agent 系统一般拆成接入层、编排层、模型层、记忆层、工具层、知识层、状态层、观测层和安全层。接入层负责用户请求接入、鉴权、限流和会话管理。编排层负责意图识别、任务拆解、路由不同执行链路。模型层负责推理、规划、总结和结构化输出。记忆层负责短期会话记忆和长期用户记忆。工具层负责调用搜索、数据库、工单、日志、订单、风控等外部系统。知识层负责 RAG 检索、重排、知识库版本管理和权限隔离。状态层负责维护任务状态机、步骤执行记录、幂等控制和失败恢复。观测层负责 tracin...