顾家家居 软开（已面完第四天）

现在AI面试比较公式化了题目基本和宝洁八大问基本一样。对于应届生，基本就说问你承担了哪些项目，这些项目有什么启发学到了什么，讲一下你遇到过的最大困难以及怎么解决他的，很公式。而且我观察了一下，基本上企业也很少在ai面上筛人，大部分仍然是卡学历

个人背景：双非 + 一段日常 + Agent项目一面自我介绍，到岗时间，实习时长AI IDE如何选择？（claudecode + coding plain/Claude）skills、MCP用过吗？有什么区别（规范格式 VS 统一接口）Git发生了冲突怎么解决？ Linux命令，查进程？挂载？软链接？复制？（挂载不会）shell脚本熟悉吗？（会一点）POST和GET的区别？POST可以完全代替GET请求吗？（语义&参数限制&安全性等）HTTP常见的状态码（200，40X，50x）js熟悉吗？NodeJS用过吗？（就会以一点基本的js语法）（实习）投屏，画出项目流程（实习）模块上...

Agentic AI 技术栈- 各种工具和框架，涵盖了部署与基础设施、模型训练、基础模型、编排框架、向量数据库、嵌入模型、数据检查与提取以及记忆与上下文管理等方面1.  部署与基础设施：Grok、AWS、together.ai、baseten、Modal、Fireworks AI、Replicate 等。2.  模型训练与监控：LangSmith、mlflow、Weights & Biases、ragas、deepchecks、Fairlearn 等。3.  基础模型：Claude 3.7 Sonnet、Mistral AI、Cohere、Gemini 2.5 Pro、LLaMA 4、Grok 等。4.  编排框架：LangChain、DSPY、Microsoft、AutoGen、dify、Ray 等。5.  向量数据库：Milvus、drant、redis、pgvector、Chroma、Pinecone、Weaviate 等。6.  嵌入模型：Voyage AI、OpenAI、spaCy、Vector Flow、Cohere、Hugging Face 等。7.  数据检查与提取：Scrapy、Docling、Beautifulsoup、DIFFBOT、Apache Tika、Firecrawl 等。8.  记忆与上下文管理：Letta、memoMap、zeplo、LangChain、Llamaindex、Chroma 等

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 11：代码生成 Agent 和普通代码补全（Copilot 式）的本质区别是什么？设计一个能完成"跨文件修改"任务的代码 Agent，核心难点在哪？参考答案本质区别在于决策粒度。代码补全是行级决策——光标在哪，就在那个位置生成接下来几行代码。它的上下文是当前文件的局部内容，不需要做规划、不需要选择工具、不需要多步推理。本质上是一个"自动完成"功能，不是 Agent。代码生成 Agent 是任务级决策——接收一个自然语言描述的需求（"给这个项目加一个用户认证功能&...