1. 自我介绍2. 介绍你这项目，重点讲 LLM 部分是怎么设计的3. 如果让你从零设计一个对话 Agent 的流程，核心状态有哪些核心状态至少要有会话状态、任务状态、工具状态和记忆状态。会话状态负责当前轮的输入输出和上下文窗口；任务状态描述目标、槽位、依赖和是否完成；工具状态记录已经调用过哪些外部能力、返回了什么、是否失败和是否可重试；记忆状态保存长期偏好、历史事实和结构化摘要。很多对话系统看上去只是“多轮聊天”，实际真正难的是状态机设计，如果状态边界不清晰，模型很容易把临时信息写成长久事实，或者把上一个任务的中间结果错误继承到当前轮。4. 如果用户和 AI 对话时生成的问题本身有冲突，系统...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

秋招0offer，估计简历有问题   

心里话1、打工不要太认真，工作内容及格就行，不要太累。2、保证下班的学习时间，持续学习，很重要！ 上班很多时候是消耗性的输出，下班学习才是给自己的输入。Agent开发和传统开发1、传统前端/后端/客户端在大量裁员。原因是有了ai之后，岗位边界模糊，效率提升。又会做Agent开发，又能开发前后端的牛马，老板当然更满意。2、随着业务形态的转变，传统开发项目减少，对传统程序员的需求自然减少。更多的需求集中在AI产品。Agent开发和传统算法1、总的来说，Agent更偏业务，算法更虚。2、算法也会大量裁员。随着基模越来越强，不太需要stf，rl了。对Agent开发来说，基模越强，反而有更大的想象空间，...