入职小红书！零基础转码找实习的学习路线

核心理念：Agent 到底是什么？在架构师眼里，Agent 不是一个聊天机器人，而是一个具备感知、规划、执行能力的自治系统。它的通用架构公式是：Agent = LLM（大脑） + Planning（规划） + Memory（记忆） + Tools（手脚）这意味着，你需要构建一个能“思考-决策-行动-反思”的闭环系统，而不仅仅是生成文本。2026 年学习路线建议（6 个月速成）阶段目标具体行动第 1 个月夯实基础1. 刷完 Python 异步编程与 FastAPI 教程。2. 用 OpenAI API 写一个能查天气的简单脚本。第 2 个月框架实战1. 学习 LangGraph，构建一个“旅行规划 Agent”（能拆解步骤、调用搜索工具）。2. 理解状态（State）是如何在节点间流转的。第 3 个月记忆系统1. 本地部署 ChromaDB，将 PDF 文档灌入知识库。2. 实现一个“企业知识问答 Agent”，支持多轮对话记忆。第 4 个月工具集成1. 通过 MCP 协议，让 Agent 能安全地读写数据库或调用 GitHub API。2. 为你的 Agent 添加“代码解释器”功能（注意安全沙箱）。第 5 个月多 Agent1. 用 CrewAI 搭建一个“内容创作团队”：策划人 + 写手 + 校对员。2. 观察他们是如何通过消息队列协作的。第 6 个月生产级1. 用 Docker 打包你的 Agent，部署到云服务器。2. 接入 Prometheus 监控，并设计一套红队测试（对抗 Prompt 注入）。

1. 做一下自我介绍2. 你对网络安全方向怎么看，为什么 AI 应用在这个方向上既有价值又有风险网络安全很适合和大模型结合，因为它天然就是高噪声、多源数据、强依赖经验判断的场景。告警研判、攻击链还原、漏洞摘要、规则解释、工单辅助这些任务都能显著提效。但安全场景比普通问答更敏感，问题不只是答得快不快，而是结论能不能被验证、引用是不是准确、有没有被 prompt injection 或恶意样本绕偏。安全方向里的 AI 应用，最终拼的不是模型会不会说，而是证据链是否闭环、输出是否可审计、权限边界是否足够严。3. 介绍一个你做的这个项目，重点讲架构和你负责的部分4. 为什么要用 RAG，而不是直接让模...

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. RAG的召回时K值怎么选？2. 了解排序和重排序的延迟大概是多少吗？3. 介绍一下LoRA微调中的rank和alpha参数？4. 介绍一下HashMap底层结构和实现原理？5. HashMap扩容判断：数组长度怎么扩展？扩容的判断条件是什么？6. 哈希冲突处理：两个key哈希值相同，除了插入同一链表，还有哪些处理方式？7. 多线程下如何保证HashMap线程安全？8. SSE是什么样的请求和返回形式？和WebSocket的区别是？9. SPI机制和哪个设计模式会比较像？日常还用哪些设计模式比较多？10. 介绍一下HTTP3.0。

1. 做一下自我介绍2. Java 里线程的工作原理，不从 API 角度回答，说一说线程本质上是操作系统调度的执行单元，在 JVM 里对应一条独立的执行路径。面试里往深一点讲，重点不是 Thread 类怎么用，而是线程和 CPU 时间片、用户态内核态切换、上下文切换成本、工作内存与主内存可见性之间的关系。Java 程序看上去是多个线程在同时执行，真正底层依赖的是操作系统调度器、CPU cache、一致性协议和 JVM 对内存模型的约束。很多并发 bug 并不是“线程不安全”这四个字能概括，而是可见性、原子性和有序性没有同时满足。3. volatile 到底解决了什么问题，为什么它不是轻量版 s...