这段时间越来越强烈的一个感受是：现在不少人对 Agent 开发的理解，还停留在“接个大模型接口 + 配几个工具 + 跑个演示页面”这个阶段。但只要项目开始往真实场景走，问题立刻就会从“能不能跑起来”，变成“能不能稳定工作”。也就是说，Demo 阶段拼的是搭建速度，落地阶段拼的是系统能力。真正折磨人的，从来不是那几行 API 调用代码，而是后面一整串工程问题：工具该怎么组织，模型才能正确选用？检索链路怎么设计，召回效果才足够稳定？上下文越来越长时，记忆如何管理？模型一本正经胡说八道时，系统如何收口？想让体验更自然，流式输出该怎么处理？这些才是 Agent 开发真正开始“见水平”的地方。先说一个现...

应聘了很多家公司，基本上都是小微企业，双非真的无缘大厂吗？哪位大佬帮我看看简历啊？！

先跟大家说个核心原则：AI岗面试，基础概念是入场券，工程落地能力是核心，业务思维是最终录取的关键。面试官问的所有问题，本质上都是在判断：你能不能把AI技术落地到实际业务里，解决真实问题。下面我把所有问题分成4大类，从基础到高阶，全覆盖拆解。一、基础概念类：100%会问，送分题绝对不能丢分这类问题是面试的开胃菜，主要考察你对AI核心概念的理解，判断你有没有入了AI的门，绝对不能答得模棱两可。高频题目&满分答题思路什么是大模型幻觉？产生的根本原因是什么？避坑点：别只说“模型说假话”，要讲清楚本质，还要分维度说原因，体现你的深度理解。满分思路：先定义→大模型幻觉是指模型生成的内容，看似合理但...