一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...

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。

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

🕐面试时间：60min❓面试问题：自我介绍ai coding 40min，给一个业务需求，做一个词包agent（10w+词进行分类，plus一些业务问题），只需给一个大致的架构方案设计，当大模型给出方案后，面试官会问你觉得这个方案有什么坑点，也会给你一些提示（10w+单词不好全让大模型来做分类，想法是让一个子agent或子模块来做），你也可以让大模型来想解决办法。聊聊对agent的认识有没有用过open clawskills了解吗你刚才想到了用子agent的思路，在什么情况下会这么做，有什么好处skills和子agnet有什么区别，什么场景下选择不同的解决方法（我回答的是看整体的任务复杂度，...