项目经历之外，也问了基础和端侧 AI Agent 理解这场高通一面整体给我的感觉是，节奏比较平，先从自我介绍和项目经历展开，然后慢慢转到计算机基础、Agent 理解、岗位匹配度和实习安排这些内容。不是那种一上来就连续追问很深的底层细节，更像是在确认你的背景是不是和岗位方向对得上，以及你是不是具备继续做这类工作的基础。开头还是常规自我介绍。我主要讲了自己现在做的方向，包括 AI Infra、底层性能优化、算子开发、图优化这些，也讲了在一段 GPU 软件栈相关实习里做过的几类事情，比如算子性能优化、算子融合、稳定性问题排查，以及在学校里做过的一个量化推理 runtime 小项目。这里我还是尽量把重...

学院本进不了开发岗吗

这种是套路吗

有这样一个问题：“在实际运行中，如果你的 Agent 陷入了 ReAct 循环，或者不断调用同一个错误的工具，你是怎么在工程上解决的？”为什么这个问题是“分金岭”？很多人做 Agent 还停留在 Demo 阶段，认为只要 Prompt 写得好，模型就能自动完成任务。但在真实场景下，Agent 经常会变成“复读机”：它发现工具 A 没给它想要的结果，于是思考一下，再次调用工具 A，如此循环，直到烧光你的 Token。深度解析：你该如何作答？一个标准的、有“工程手感”的回答，应该包含以下三个层面的策略：第一层：硬性约束（Stop Conditions）这是最基础的。你需要提到你设置了最大迭代次数（...