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（...

26学院本，5号开始投简历，一个星期了都没面试😭，大部分要了简历就没后续了，咋办呀？

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

在 AI 时代，是否还需要刷力扣，其实答案很现实：需要，但方式要变。一方面，AI 确实可以帮你快速生成代码，甚至给出最优解思路，但面试场景并不会因此消失。很多公司依然保留“手撕代码”环节，本质上考察的不是你会不会写答案，而是你是否真正理解数据结构与算法、是否具备清晰的逻辑表达能力。在没有 AI 辅助的白板或在线面试中，这些能力无法替代。