最近Agent岗位的面试风向变了。以前聊的是大模型能干什么，现在面试官更关心：当大模型“掉链子”的时候，你的架构怎么接住它？逃不开的架构选择：从“全能大脑”到“流水线”面试官最爱问的一类问题是：“你的Agent架构是如何权衡灵活性和确定性的？”很多人习惯设计一个全能型Agent，让它自己想、自己做。但在工业级场景下，这种“盲盒式”架构往往会被面试官质疑。现在的进阶聊法是谈“SOP（标准作业程序）的Agent化”。你是采用顺序流（Sequential）还是分叉流（Branching）？在架构中，你是否引入了“硬代码”逻辑来约束AI的胡思乱想？路由（Router）是如何设计的？是靠模型语义判断，还...

发点面经攒攒人品～1. 数据库中冷热数据是如何分离的呢？说说设计方案。2. 想一个这样的场景：目前我有一个需求，订单号位数升级了，需要灰度推上线，需要进行切流，让一部分用户用新功能，在真实的切流过程当中，怎么样设计体系确保平稳迁移，让不同订单号的位数的链路互不干扰？这个机制是什么样的？3. SFT和LoRA分别是什么样的含义？适用于什么样的问题和场景？4. 在微调时，如何评定微调的数据规模？数据更多或更少或怎么样？5. 介绍一下Harness Engineering。

自我介绍是没有的一上来先问实习中的难点然后问了下项目中怎么用aop的，如何考虑性能后面全是开放性问题：从0到1学习一门技能的过程，什么动力促使你学习它的，有没有遇到过不配合工作的同事，如何确定某个技术是否适合这个场景最后给了个ai coding我真不行了

盲审已过，工作已定。前几天疯狂打游戏刷抖音，现在一点也不想碰了，感觉没啥意思。在考虑要不要提前实习或者想办法搞个副业啥的