背景现在ai发展越来越快随着Claude opus 4.6、GPT5.4、Gemini3.1 Pro、GLM5等模型越来越好用，同时Open Claw、Skill、MCP出现➕最近很多很多大厂也出现裁员/岗位合并等文章，使得很多同学陷入了AI焦虑，很多同学目前不知道自己要学啥（当前课程太杂太乱没有体系），反正要赶上风口怕被淘汰，同时也回答下大环境问题，很多同学都是在AI时代下都淘汰了，本质不是这样的，工作模式变了，开发效率/产出效率越来越快了，而且AI影响的是所有行业不光是程序员，例如音乐创作者现在被SUNO V5替代，短视频创作可以用Seedance2.0。这里给大模型排名，对于大家日后使用...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

求内推

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现或验证的？我负责的边界一般分成四块：Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成；RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接；工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试；评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环，比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...