百度 广告算法一面

多个智能体协作时，整个智能体协作的链路就被称作为 TraceAgent 项目的测试和评估，一般不能只看其中某个模型单次回答好不好，而是要按 Trace 来评估单元测试：把 Prompt、工具调用、参数解析这些关键模块拆开单独测。比如说模型能否选择正确的工具？Agent 调工具时，是否按照工具提前定义好的结构来传参？异常出现时有没有兜底？端到端测试：重点看 Agent 在多轮任务里能不能稳定完成目标。这一步需要反复调试，因为 Agent 的问题往往不是某一步错，而是工作流、工具调用、观察结果、继续决策这一整条链路中某部分出了问题离线评测集：把真实业务中的典型问题、边界问题、失败案例沉淀成 ben...

绷不住了

是AI吗？ 还不如AI呢😅

作为去年通过校招进入携程大住宿BU的25届Java后端开发学长，今天把压箱底的面经和真实工作体验分享出来。全是干货，建议收藏。一、面试问题我当时技术面一共两轮，加一轮HR面。第一轮：基础面- 项目深挖。面试官会一直追问“为什么这么设计”“有没有更好的方案”。我简历上有个订单系统的项目，面试官专门问了表结构怎么设计、索引怎么建、接口QPS预估多少、怎么压测、如果QPS上去了响应时间被拉长怎么优化——这些都需要你有Java后端的基本盘，比如JVM调优、多线程并发处理能力。- 手撕代码。我抽到的是LRU缓存，写完让分析时间复杂度和空间复杂度，还问了有没有其他实现方式（比如LinkedHashMap）...