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我这里有个高德的hr年前就一直在找我，说要我来面试一下，感觉高德现在开年了是不是很缺人，要去大厂可以去捡捡漏吧

如果说我做过的，被面试官夸爆的那些Ai项目(一)是对现有规则提出了完全不同的解题思路的话，那么今天的项目则可以说是开创了全新的产品形态。换言之，我们不仅应该探索全新的思路，更应该站在开发者的角度去思考，有哪些全新的产品形态可以给用户带来完全不一样的体验模式。1. Superset — AI Agent 多路复用终端2026.03.01 | 全新品类，两天前刚上线一个终端同时运行 10+ 个 AI 编码 Agent，git-worktree 隔离互不干扰。会话 fork、智能状态感知、零遥测。这个品类刚出现，做一个带 Web 可视化的"AI 编程指挥台"，目前几乎没有竞品。推...

风口上的猪会飞，但飞起来之后，猪还是猪，风还是风。与其焦虑转不转，不如想想怎么让AI给你打工，而不是你给AI打工！香是真的香，但不是谁都能吃到嘴里。月薪6万？那是给能训模型、调参数、发顶会的大佬准备的。普通人冲进去，大概率是给AI喂数据的人工人工智障，比如我朋友转行AI，每天工作就是给图片打标签：“这张是猫，这张也是猫，这张长得像狗但标签说也是猫”。干了一个月，看见真猫都想给它贴个标签。应届生选AI专业？可以，但别指望毕业直接封神——AI卷起来连自己都怕。现在是个专业都开AI课，连中文系都在研究用AI写情诗会不会更动人。几年后毕业，满大街都是AI人才，到时候可能得比谁更会调prompt：“请用500字描述你为何比隔壁GPT强”。至于普通开发要不要转？建议先问自己三个问题：数学捡回来了吗？GPU买得起吗？头发够掉吗？如果答案都是yes，冲！

1. 你做的 Agent 项目整体架构是什么？答：一个比较完整的 Agent 架构一般包括四层：用户输入层、规划决策层、工具执行层、结果整合层。用户输入进来后，先做意图识别和上下文整理，再由大模型决定是直接回答、检索知识、还是调用工具。工具层可能包括搜索、数据库查询、知识库检索、接口调用、代码执行等。工具返回结果后，再交给模型做总结、归因和最终输出。如果是生产环境，还会多一层治理能力，比如权限校验、超时控制、重试、日志、观测、敏感内容拦截。Agent 和普通问答最大的区别，就是它不是单纯生成文本，而是“模型负责决策，外部系统负责拿真实信息，最后再由模型组织答案”。2. Agent 为什么不等于...