3月养虾，4月养马

最近Agent岗位的面试风向变了。以前聊的是大模型能干什么，现在面试官更关心：当大模型“掉链子”的时候，你的架构怎么接住它？逃不开的架构选择：从“全能大脑”到“流水线”面试官最爱问的一类问题是：“你的Agent架构是如何权衡灵活性和确定性的？”很多人习惯设计一个全能型Agent，让它自己想、自己做。但在工业级场景下，这种“盲盒式”架构往往会被面试官质疑。现在的进阶聊法是谈“SOP（标准作业程序）的Agent化”。你是采用顺序流（Sequential）还是分叉流（Branching）？在架构中，你是否引入了“硬代码”逻辑来约束AI的胡思乱想？路由（Router）是如何设计的？是靠模型语义判断，还...

在github上找了一个智能体的项目，是把它包成一个项目经历还是实习中的一个项目啊？正好有段实习公司做的是健康医疗相关跟这个智能体同类别，不知道可不可以包，有大佬可以指点一下吗标题引流！标题引流！

文远的笔试是26号早八到晚九之间随便选俩小时笔试就行,用的是牛客oj.不让泄题,那就透露一下做法... 俩小时笔试,笔者做完还剩半个小时,可还行...T1首先有一个很容易想到的O(n^3)区间dp做法,交了过60%. 然后发现这个区间覆盖问题可以转化为图论找最短路,写了一个O(n^2logn)的做法,交了过80%. 然后不会了,尝试玄学优化,限制加边的数量,在WA和TLE之间徘徊几发之后过了. 后续问AI都说是斜率优化,吓哭了(笔者不会斜率优化).T2很简单的贪心题,没想到签到居然在T2.T3LCA板子题.经典结论: 设树上uv路径上所有点的权值和为 f(u,v) ,那么 f(u,v)=f(u...