自我介绍后直接进入项目深挖，无技术笔试，全程围绕 Agent 工程经验展开。Q1：你为何选用 OpenAI Agents SDK 而非开源框架？出于安全合规考量，开源方案是否更合适？核心考点是框架选型的 trade-off 认知。我说明了 SDK 在 tool 编排稳定性和工程成熟度上的优势，同时承认在企业生产环境中确实应优先评估开源/私有化部署方案，以满足数据不出域要求。面试官对"我知道它的局限"这个态度比较认可。Q2：你遇到过需要人工强制中断 Agent 执行的情况吗？如何处理 Human-in-the-Loop？介绍了关键 tool 执行前插入确认节点、置信度低于阈值...

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了——————————————————4月27日编辑：兄弟们加油，我花了一个多月反复修改简历，积累经验，也是找到工作了，目前入职快一个月了，毕业就可以转正，转正月薪9k左右，已经比较满足嘞，后续还会继续持续学习，坚持是可以有结果滴！加油，感谢这两个月帖子下评论的兄弟们支持和建议！

可能是我见识太少了

第 37 题：世界模型（World Model）在 Agent 中的作用 题目 什么是世界模型（World Model）？在 Agent 中的作用是什么？ 一、什么是世界模型？ 世界模型（World Model） 指对环境与自身行为后果的内部表示或预测模型：即“若我执行动作 A，环境会如何变化、会观察到什么”。它使 Agent 能在不真实执行的情况下，在内心“推演”可能的结果，从而支持规划、反事实推理与样本高效学习。 在经典控制与 RL 中，世界模型常指状态转移与奖励的预测模型（如学一个 ）；在 LLM Agent 语境下，可泛化为：用模型（含 LLM）预测或模拟“某动作会导致什么观察/状态”...