做技术面试官这些年，筛选简历时见过太多光鲜亮丽的背景，却也常常被一些“不起眼”的细节打动。今天想分享的这个面试案例，核心很简单：一位候选人，算法题发挥失误没写对，但我从一开始就因为他的开源项目决定面试他，最终也因为这个项目，给他高分通过，也想借这个案例，跟正在求职的应届生聊聊，什么才是面试中真正的加分项。每天筛选几十份简历，大多是名校背景、大厂实习加持的应届生，难免会审美疲劳。直到看到这位硕士候选人的简历，没有亮眼的第一学历，也没有大厂实习经历，项目经历也只有一个Linux相关的开源项目，但就是这个项目，让我瞬间停下了滑动鼠标的手——这个开源项目，其实并不是什么高大上的生产力工具，只是个安卓手...

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

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一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...