Q1：请⽤你⾃⼰的话定义 LLM Agent，并说明与单次调⽤的差异。答案：LLM Agent 是以⼤语⾔模型为推理核⼼，在 多轮 中与外部环境交互，通过 规划、记忆与⼯具 完成复杂任务的系统。与单次调⽤的差异在于：单次调⽤是 开环⽣成；Agent 是 闭环决策，每步可依据⼯具返回更新状态，直到终⽌条件。追问：若没有外部⼯具，还能叫 Agent 吗？答案：可称为「弱环境」Agent，仅有对话记忆与推理；但仍可有内环多步 CoT 与⾃我验证。⾯试中强调是否存在「⾏动—观察」循环更清晰。Q2：Agent 的记忆⼀般怎么设计？答案：分层设计最常⻅：⼯作记忆（当前轨迹与关键结论）+ 会话记忆（摘要滚动...

投了一大堆的日常，全都在初筛😢😢😡😡😡😡

不吹不黑，就讲讲我自己看到的。2024届本科上岸，目前在上海张江某原厂写BSP，裸机/RTOS/Linux内核都碰，年包税前45w base。在这一行不算多猛，但摸爬滚打这一年多，多少有点东西可以聊。背景前情学校是某985的异地校区，大一大二参加过一些嵌入式比赛，成绩一般般，主要是给简历凑点东西。那段时间其实心思在C++上，琢磨着转互联网。大三才意识到该找实习了，套了个模板把简历填完，海投几天捞了几个offer，最后去了北京某RISC-V厂——虽然进去之后做的还是ARM SoC那套。本来想拿转正，但卡在本科学历上没成，刚好赶上九月，干脆回学校冲秋招。那时候手里已经有几个offer兜底了，心态没...