近两年行情大差不差 没面试

上周去面一个AI Agent相关的岗，面试官第一句就扔过来：“你说说ReAct是什么？”我当时脑子一卡，差点把React框架说出来。还好缓过劲儿，赶紧答：ReAct就是Reason + Act，模型先想一想该干啥，再调用工具执行，拿到结果再观察，然后继续下一轮思考。不是一次性吐答案，而是边想边干，循环迭代，像给人配了个会反思的实习生。他接着追问：“那任务拆解怎么搞？”这题挺实用。我说复杂任务不能一股脑全扔给模型，得先拆成小步。比如用户说“帮我分析上季度用户留存”，就拆成：1. 拉取留存数据；2. 定义留存指标（次日、7日、30日）；3. 分渠道、分用户群看趋势；4. 找异常点并给出假设；5. 生成图表和建议。拆得越细，Agent执行时越不容易跑偏。面试官点点头，说很多新人就卡在这一步，模型直接硬上，结果输出一堆废话。最狠的是后面那道：“设计一个数据分析Agent（数分Agent）给我看看。”我现场画了架构：核心是LLM做大脑，配上工具集（SQL查询、Pandas处理、Matplotlib画图、甚至直接连BI系统）。加个记忆模块，记住上次的分析偏好；再套ReAct循环，确保每步都有Reason-Action-Observation。潜在坑我也提了：幻觉问题怎么防？加个验证步骤，让模型先输出SQL再执行，人工或规则审核；工具调用失败了怎么重试；多轮对话时上下文爆了怎么办，用向量数据库存历史摘要。面试回来我复盘，发现Agent岗现在问得越来越实操。不再是背定义，而是让你现场脑暴：怎么让Agent不卡死在循环里？怎么处理多Agent协作（一个负责查数据，一个负责写报告）？工具权限怎么控，避免它乱删库？甚至问你用LangChain还是LangGraph搭框架，为什么？说实话，Agent这东西火得快，但面试暴露的问题也多。很多人只玩过简单demo，一到设计真实场景就露馅。准备的时候，别光刷论文，多自己搭个小Agent练手，比如做一个自动回邮件的，或者帮你监控竞品价格的。真正拉开差距的，是你能不能把“想清楚-干一步-看结果”这个循环玩明白，而不是靠模型瞎猜。

呜呜呜，投的简历全都简历挂，除了腾讯约面（一面挂），其它都不给面试机会，是不是简历出问题了

楼主大三，投了一个月的大厂都没约到面，在八股、投简历之间挺挣扎的，后面实在没有面试去投中小厂了，终于约到了面，但是5天了还没有答复，有点心如死灰了。问问uu们还有什么能投的实习，最近很迷茫

从3月份到现在，真的感觉这段时间度日如年 首先当然是猛猛的刷力扣、在牛客看面经、背八股，复盘；然后就是学习一些agent开发的相关知识，感觉传统后端之后的发展不是很好啊（ 害，其实更多的还是有点焦虑，Codex、CC、Cursor那么厉害，以后还要我做什么？ 不知道大家怎么看！投了那么多，面了那么多，感觉自己的面试能力确实有点进步，也拿到了第一个携程的oc 接下来就看看自己能否再冲击一下BAT了也希望各位牛友们能拿到适合自己的offer！ 想到哪里写到哪里，hhhh，毫无逻辑（#牛客AI配图神器#