1. 如果让你设计一个 Agent 的规划器，怎么避免它每一步都重新规划，导致路径震荡？规划器不能每拿到一个 observation 就整体重算，不然很容易出现前一步刚决定检索，后一步又改成总结，再下一步又回去检索，整个执行路径会来回抖动。更稳的做法是把规划分成“全局计划”和“局部调整”两层。全局计划只定义阶段目标，比如信息收集、证据校验、结果生成；局部调整只允许在当前阶段内微调具体动作。另外要给 planner 一个明确的状态表示，比如当前子目标、已完成步骤、失败原因、剩余预算。如果没有状态约束，模型会把每次新 observation 当成全新任务来理解。线上一般还会加“重规划阈值”，只有在...

ttl： 3.19一面晚上过3.20二面3.23oc3.25offerbase：末9有一段中小厂实习一面面经：（总体时长一个小时二十分钟左右没什么八股，主要都是问项目和场景题1.实习（问了有四十分钟，感觉面试官很看重实习这一块，一直在拷打，问到后面我都要疯了，好在准备得比较充分1️⃣用的是什么中间件，有参与技术选型吗，实习的项目里为什么选这个RabbitMQ而不是kafka，为什么不用RocketMQ，为什么放弃异步，自己的项目里面使用的是kafka，那你觉得项目和实习的中间件选型有差异的原因是什么，他们之间的区别在哪里，底层的原因知道吗（高柱到这里已经快疯了，但是硬着头皮答完了，主要是从一致性吞吐量和框架的契合度答，面试官说答得挺好的，应该是没什么问题，这一块就问了快半个小时，到这里我已经快疯了2️⃣项目怎么对接上下游3️⃣介绍项目的难点重点4️⃣微服务（高柱实习是单体项目没涉及这一块5️⃣Redis的使用2.项目：1️⃣智能客服是怎么应用在项目里的（langchain4j➕rag➕functioncalling）2️⃣RAG了解多少3️⃣文本向量化的难点是什么，了解哪些大模型的知识（我一点不懂，纯瞎扯，但貌似扯对了4️⃣对ai的态度是什么，aicoding相关5️⃣怎么保证多节点下Caffeine缓存里面数据都是一致的（答的是短ttl，面试官不是很满意，但是我确实不太懂这个怎么保证，后来查了还是不懂怎么保证6️⃣Redis的使用，和你的实习项目的使用有区别吗，还有一些引申问题3.八股（含量不高，就是走个过场1️⃣进程的内存布局2️⃣Redis三剑客3️⃣微服务相关知识（高柱已经忘得差不多了…勉强答上来4️⃣JVM5️⃣线程状态6️⃣线程安全，在你的实习项目里怎么保证线程安全的（又绕回来了4.智商题找异常球5.手撕：1️⃣五道sql，不难2️⃣力扣不重叠的滑动窗口数组，贪心➕双指针秒了强度拉满了这个一面，高柱到后面人都是傻的二面面经：（就半个小时实习拷打，简历上写了几点就问了几点，问完就结束了，无手撕

一面时间：3.23自我介绍展开讲一下百度的实习（STAR法则）讲解一下图片的评测集是如何设计的评测执行中，有哪些自动化提效的部分agent skill做ui自动化实现细节？测试case的覆盖度如何，通过率大概多少badcase主要集中在哪些部分？针对badcase,解决思路是什么？你编写的功能脚本主要解决了什么问题？代码手撕：如果给你一个包含1000条数据的JSON文件，请你用Python读取它，并统计其中某个字段（如label）的分布，你会怎么做？反问环节。二面时间：3.24自我介绍展开讲一下百度的实习（STAR法则）你针对图片的评测标准如何构建？定义评测标准之后，是靠人去做吗，有没有自动化...