腾讯一共经历了三次一面，分别是腾讯魔方、腾讯金融科技、腾讯云3.18 腾讯魔方一面处女面，表现非常差自我介绍面试官问专业和测开有什么关系（本人非科班出身，当时就被问住了，不知道该怎么回答）然后接着一道手撕：数组中的重复数据（力扣442原题，要求常数级空间复杂度与O(n)时间复杂度）写了40分钟写不出来，面试官也不说话一直等待，最后给我讲了一下思路然后进入反问环节3.23 腾讯金融一面自我介绍编程题1：给定一个数组，其中少了一个数（非开头结尾），找出少的那个数编程题2：给一个数组n与数字t，统计数组每个元素出现的次数，返回前t个出现次数最多的数，次数一样则按元素升序排序项目拷打http与http...

我投的后台开发。。。这还要面吗

焦虑了将近半个月，终于offer了，我真的哭了

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...