坐等联想感谢信

那是一个普通的周五下午。 导师把我叫到工位旁，打开一个代码仓库，说："这个模块最近业务增长比较快，之前一直没人系统性地梳理过，你来接手吧。" 我点了点头，像是答应了一件还没完全理解的事情。 那个模块并不简单。打开代码的第一天，我花了整个上午才理清调用链，下午又发现好几处逻辑分支，每一处都像一个悬念。注释零散，文档残缺，很多设计决策只能靠上下文去猜。我一度以为自己接手了一个"烂摊子"，但慢慢地，我开始觉得，这不是烂摊子，这是一段没写完的故事。 第一周，我几乎什么都没改，只是读。把整个调用链画出来，把每一个可能的异常路径标出来，把那些"看起来没问题...

…… 标题党了，对不起各位牛爷爷了，请问各位简历有没有要优化的

除非你不想要这个offer，因为AI面也是有真人会抽查的。。。 你胡说八道一通，AI当下虽然在迎合你，但回传的AI面试报告里会记录你的缺陷发言，大模型一直在进步，今年AI面给回馈的报告真的很全面详细了，如果大家不想面试的话，可以不参加AI面，也没必要浪费自己的时间瞎说一通

1. 如果让你设计一个 Agent 的规划器，怎么避免它每一步都重新规划，导致路径震荡？规划器不能每拿到一个 observation 就整体重算，不然很容易出现前一步刚决定检索，后一步又改成总结，再下一步又回去检索，整个执行路径会来回抖动。更稳的做法是把规划分成“全局计划”和“局部调整”两层。全局计划只定义阶段目标，比如信息收集、证据校验、结果生成；局部调整只允许在当前阶段内微调具体动作。另外要给 planner 一个明确的状态表示，比如当前子目标、已完成步骤、失败原因、剩余预算。如果没有状态约束，模型会把每次新 observation 当成全新任务来理解。线上一般还会加“重规划阈值”，只有在...