项目经历之外，也问了基础和端侧 AI Agent 理解这场高通一面整体给我的感觉是，节奏比较平，先从自我介绍和项目经历展开，然后慢慢转到计算机基础、Agent 理解、岗位匹配度和实习安排这些内容。不是那种一上来就连续追问很深的底层细节，更像是在确认你的背景是不是和岗位方向对得上，以及你是不是具备继续做这类工作的基础。开头还是常规自我介绍。我主要讲了自己现在做的方向，包括 AI Infra、底层性能优化、算子开发、图优化这些，也讲了在一段 GPU 软件栈相关实习里做过的几类事情，比如算子性能优化、算子融合、稳定性问题排查，以及在学校里做过的一个量化推理 runtime 小项目。这里我还是尽量把重...

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

最近参加了几场大厂的Agent专项面试，我最大的感触是：面试官已经不满足于听你聊怎么写Prompt了，他们更在乎你如何处理“大模型的不可控性”以及多步骤任务中的“工程闭环”。被问到最多的两个底层逻辑容错与自纠错机制：面试官一定会问：“如果Agent调用的工具返回了报错，或者结果不符合预期，你的系统会崩掉吗？”优秀的回答不应该是“重新提问”，而是你如何设计反馈循环。比如，你是否在架构中加入了一个“评价者”角色，专门审视执行结果？或者是否建立了类似于代码调试的Retry逻辑，让Agent能根据错误日志自我修正。记忆存储的“度”：“你是如何处理长对话记忆的？”如果你只说全部塞进上下文，那面试官大概率...