9.26 途虎一面

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...

这种的是真的假的，有没有什么陷阱啊

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。

实习时最怕听到“把这个活干一下”。这句话看似简单，却常常没有边界、没有说明，也没有预期结果。你不知道要做到什么程度，也不清楚优先级和时间要求，只能一边试探一边修改，反复返工。比起任务本身，更让人焦虑的是这种不确定感。