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面试题简述打开一个网页的时候，一共会发多少次 HTTP 请求？又会建立几次 TCP 连接？面试官想听的1、是否真正理解浏览器和网络协议2、是否知道一个页面不等于一个请求面试回答举例打开一个网页时，HTTP 请求次数和 TCP 连接次数并不是固定的，取决于页面内容和 HTTP 协议版本。详情请参考：http://xhslink.com/o/5lyvnr7it26由浅入深分析1、请求是应用层概念，连接是传输层概念2、协议演进的目标是减少连接开销面试加分点1、能区分 HTTP/1.1 和 HTTP/22、能提 Keep-Alive、多路复用3、提到连接建立成本很高

1. 做自我介绍，并确认两个项目是个人独立开发还是学校项目？2. 从产品视角说明旅行规划助手项目的定位、能力、技术方案及需求解决办法？3. 追问1：旅行规划助手项目是否经过体验，效果如何，存在哪些问题及后续改进方向？4. 追问2：以“深圳玩三天预算3500元”为例，智能体能否满足需求，如何控制价格及响应时间？5. 知识库答疑助手项目是否为比赛，介绍技术方案（如RAG、混合检索、微调等）？6. 追问1：知识库答疑助手项目微调数据集的设计方法及测试集情况？7. 追问2：知识库答疑助手项目最终准确率及采用混合检索的原因？8. 追问3：知识库答疑助手项目向量模型和微调模型的选择依据及部署方案？9. 是否使用过多模态处理方式，图片识别的准确性及实现方法？10. 追问1：是否使用过Coze、Dify、N8N等低代码平台及使用程度？11. 确认实习时间（一周5天、持续6个月、1月初到岗的具体日期）？反问1：具体产品实习生进去负责哪个模块答：智能体 Demo 搭建、测试打标反问2：车载主要是负责端侧还是云端答：团队主要是负责云端，不涉及端侧

是腾讯的csig腾讯云，前天晚上九点突然打电话约面，激动的通宵学了一晚上，第二天状态很差改了今天（以后再也不通宵学习了）感觉自己浪费了面试官一个半小时单纯手写＋场景，无八股无项目无算法，打击真的很大，全是在面试官提醒的情况下完成的，自己技术方面真的还是有待提高，实力匹配不上大厂和已经面试的两个公司完全不一样，很注重编码能力和解决问题的能力，然而我这两个方面都很薄弱，面试官人很好很耐心的等我写完题目，遇到瓶颈也会提醒我，写不出题也会很耐心的跟我讲解好感动，到最后面试结束还安慰我打算把下周最后一场面试面完之后就不面啦，如果能去实习还是很开心，但是最重要的还是好好努力提高技术以下是面经第一题// 实现一个解析 url 参数的函数function parseUrl(urlStr) {// TODO}parseUrl('*********************************************');// 返回 {a: 1, b: 2, c: 3}追问：在链接里见过什么部分？用 hash 路由的话放在哪第二题// 考虑有一个异步任务要执行，返回 Promise，这个任务可能会失败，请实现 retry 方法，返回新方法，可以在失败后自动重试指定的次数。/*** 异步任务重试* @param task 要执行的异步任务* @param times 需要重试的次数，默认为 3 次*/function retry(task, times = 3) {// TODO: 请实现}// ---------------测试示例 ----------------// 原方法const request = async (data) => {// 模拟失败if (Math.random() < 0.7) {throw new Error('request failed');}const res = await fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/posts', {method: 'POST',body: JSON.stringify(data),});return res.json();}// 新的方法const requestWithRetry = retry(request);// 使用async function run() {const res = await requestWithRetry({ body: 'content' });console.log(res);}run();第三题就是给 retry 函数添加类型注释，用到泛型第四题：在组件库中将 Alert 用 api 的形式实现（应该就是 message 这个组件）怎么渲染到一个浮层里而不是原地渲染出来

我们把 AI 当做一个人：大脑（LLM）负责想与写；执行逻辑（Agent）负责推进到交付；经验手册（Skills）提供目录化的可复用 Prompt 与标准流程；工具接口（MCP）把外部能力接进来完成执。A2UI 负责把 Agent 的意图变成可交互界面，并把用户操作回传给 Agent。LLM 是这人的大脑：负责理解你在说什么、推理怎么做、把答案表达出来。但光有大脑不等于能把事办成。Agent 可以比作一个人做事的思考逻辑 + 执行逻辑：拿到目标后先梳理逻辑、拆步骤、设检查点，决定先做什么、后做什么，并在关键节点停下来确认，确保事情按流程推进到交付。Skills 是他随身带的一本经验手册：里面是...