1. 请做一个简短的自我介绍2. 在你的项目里，挑一个技术难度大点介绍一下3. 你平时工作中用过哪些 AI 编程工具4. 对 Python 掌握如何？在你的实际使用里主要承担什么角色5. 对协程了解吗如果面试官保留“协程”这个点，其实完全可以只从 Python 角度展开。你可以说协程适合 I/O 密集场景，比如异步调用多个外部工具、并发请求检索服务、批量处理模型请求、流式返回等。协程不是让 CPU 计算变快，而是提高等待 I/O 时的资源利用率。在 Agent 场景里，协程比较适合做并发检索、多工具并发探测、异步日志上报、流式 token 处理这些事情。如果继续深入，可以提一下 asyncio...

攒人品中 1.实习拷打2.开白板画画一下它的一个系统架构？3.这个系统有哪些模块、每个模块是做什么的、模块之间是怎么通信的？4. RAG 这一块是怎么工作的？5.这些文件是什么时候做 processing 的？6.是不是有另外一套流程去检查有没有更新的文档或新增文档，并做 chunk split 和数据存储？7.会有哪些 tool？写了什么tool，介绍复杂的8.多agent 和单agent 怎么选择，什么考量9.怎么做的鉴权？10.它是怎么做 authentication 和 validation 的？11.那这个 agent 自身的 system prompt 大概长什么样？13.你是怎么去构造这个 prompt 的？ 上下文怎么处理？长期短期？14.那它怎么知道自己有哪些 tools 可以去调用？15.用 RAG 检索和直接把大量文档内容作为输入喂给 agent 相比，为什么 RAG 检索会更优？手撕：LRU

1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...

base上海普陀，11.5k*13，不知道生活成本怎么样？楼主bg 强双非一本 考研失败 无实习，春招终于有进展了。技术团队50人左右的小公司，内容是java 后端自有非外包业务，非互联网，主要对政府和企业服务...//二编:已接，感谢牛友建议