一面 大约1h自我介绍为什么选择做这两个项目项目为什么选择E2B沙箱，选型的理由，E2B相比其他方案的优点项目为什么基于LangGraph去做短期记忆为什么采用 sqlite checkpointer/长期记忆又是如何实现的openclaw的记忆机制怎么实现的？你有借鉴吗项目设计的思路和理由怎么理解skill？它能解决什么问题/自己写过什么skill/自己怎么写MCP用ai coding工具写代码达不到预期怎么办怎么合成数据集/合成数据集质量达不到预期怎么办prompt如何调优开发过程遇到的问题是什么？如何解决的？如果可以重新设计某一模块会怎么做？原因是什么？如何跟进最新的ai进展？你最近读过...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

bg双九硕电子信息，0实习ai coding了两个项目，投了10多家都没有面试，只有小米给面还挂了。前后端相关的完全不会，本来以为agent难度应该不大，但可能还是技术不够，找不到实习。秋招更不知道该不该继续入局agent了，孩子真没招了牛友们有没有什么建议😇😇