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...

好像是个中厂，如果处女面面这个会死吗

最近一直在搞具身智能、跑 FastWAM 相关的东西，经常看到有人在群里、论坛上问 Hermes 和 OpenClaw 有啥不一样，以后谁更有前途。 这俩看着都是 AI 智能体，好像功能差不多，其实完全不是一个路子。现在还能放在一起对比，再过一段时间，基本就是两条完全分开的赛道，最后甚至不是竞争关系，而是互补。 先一句话说透核心区别： Hermes 是走深度、走自进化的，越用越强，更像一个能自己成长的大脑； OpenClaw 是走广度、走生态的，开箱即用，覆盖场景多，更像一个万能工具人。 先说说最本质的差别 Hermes 强在学习能力和自进化。你给它任务，它不是做完就忘，而是会总结、会沉淀、会...