美团求捞

继一面几乎秒过之后，二面来了。听说字节暑期实习一般两轮技术面就结束了，所以我一开始其实挺有信心的，甚至觉得只要正常发挥，大概率就能过。结果一开面，我就感觉事情不对了。黑马点评项目才刚讲完，面试官基本没什么兴趣，直接抓着我自我介绍里一个小瑕疵开始往下问八股。最难受的是，他并非简单问完就过，几乎每一道题都要追到他满意为止，你只要没答到那个点上，他就会一直追、一直压。整场面试节奏特别紧，几乎不给喘息空间，确实很锻炼人，但面完也是真的身心俱疲。（附面经）---------------------------------------------------------------------------...

你们这些卡92的，就在jd里标清只要92，装什么众生平等。发70个邮件让我完善简历，我还以为被网暴了。说的就是你慧策，上午参加了宣讲会，技术岗位上来来了一句：只要92或双非ACM银牌，66666。说双非本只能投销售类，后期能转岗（虽然但是就你小子公司的hr已读且回复，那有毛用），92才不去你们那破公司，双非本就和有案底没区别，快滚。

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

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（...