救救我

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.编程题：给定由NWES组成的移动方向字符串，分别对应向东南西北移动一个单位 判断是否走到过已走过的位置。3.被追问Mcp相关问题4.tool参数过多时如何保证传参正确。5.提示词过长如何避免模型幻觉。6.RAG全流程及向量嵌入相关内容。7.是否了解多agent的A to A协议8.介绍写提示词的经历。

211本，找日常实习的话，如果面向中厂的话，需要刷hot100么？因为之前从来没刷过，算法仅限于学校课程水平，准备3月投递简历，现在还需要背八股文，时间有些紧张，还需要刷算法题么？同时什么样的公司可以算是中厂呢？

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.如果让你设计一个支持多Agent协作的系统架构，你会如何设计前端部分?2.如何衡量一个AI Agent前端产品的性能和用户体验?3.在AI落地过程中，如何平衡"灵活性"与"确定性"?4.谈谈前端在端侧Al(WebLLM/Transformers.js)方向的探索价值。5.聊聊你在项目中遇到的最复杂的一个AI交互场景，你是如何解决的?6.如何看待AI时代下前端工程师的角色转变?7.如果项目需要支持多语言(国际化)，AI自动翻译和传统i18n方案你如何取舍?

说实话2025年LLM岗位的薪资真的离谱，校招开到60万到200万，各家公司都在抢人。agent方向更是香，很多同学简历上都写了agent相关的项目或论文。但面试下来，发现不少同学其实卡在一些关键点上——不是不聪明，是没想清楚。一、业务背景搞清楚了吗？这是最基础、也最容易被忽视的一关。面试官第一个问题往往就是：你这个agent应用是干嘛的？输入什么、输出什么？你得能说清楚：是做客服问答，还是自动生成图片？整个流程是怎样的，比如"输入query → query改写 → RAG检索 → 模型生成 → 后处理"，最好脑子里有一张架构图，能顺口说出来。扣分场景：只会说"这...