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第 24 题：ReAct（Reasoning + Acting）框架的核心思想 题目 解释 ReAct（Reasoning + Acting）框架的核心思想。 一、ReAct 是什么？ ReAct 是一种将**推理（Reasoning）与行动（Acting）**交织在一起的 Agent 范式：Agent 交替进行“思考”（用自然语言给出下一步推理）和“行动”（调用工具并得到观察），直到得出最终答案。论文标题即 “Synergizing Reasoning and Acting in LLMs”。 核心格式：Thought → Action → Observation 的循环。Thought 是...

一、自我介绍 / 实习背景 / 项目定位1.请先做一下自我介绍。2.你可以讲一下你的这个 C++ SDK 实习吗？3.你们团队做的这个端智能特征工程，主要是在做什么？4.这里说的“特征”具体是什么特征？5.这些特征是怎么被业务使用，并对业务产生影响的？6.端上去做这个实时计算，算法是怎么部署和运行起来的？7.你了解 Python 怎么在移动端上运行吗？比如依赖、包管理、运行环境这些是怎么处理的？8.这些 Python 算法具体是什么类型的算法？是基于规则的，还是也可以基于模型的？9.这些中间数据最后是怎么真正影响业务的？能在端上完成业务闭环吗？________________________________________二、C++ / 内存管理 / 语言基础10.你觉得 C++ 在内存安全这一块的设计怎么样？11.其他语言一般用什么机制来做内存管理？12.为什么你觉得垃圾回收和 C++ 的智能指针机制不一样？它们的区别和特点是什么？13.C++ 智能指针大概是基于什么原理实现的？14.垃圾回收一般又是基于什么原理或算法实现的？15.堆和栈的区别是什么？16.在 C++ 里，局部变量、数组、STL 容器这些一般分别分配在什么地方？17.函数里的局部变量在栈上是怎么管理的？18.从编译器 / 操作系统视角看，栈在执行时是怎么工作的？________________________________________三、实习项目复盘 / 性能优化 / 缓存与 SQL19.在这个端智能特征项目里，你觉得还有哪些地方可以做得更好？20.你刚才说设备特征缓存还能优化，具体还能优化什么？21.如果出现极端边界情况，比如设备特征数量暴涨，你的缓存管理器会有什么问题？22.你说特征 SQL 查询也有缓存，这个缓存的 key 存的是什么？23.你说这个 SQL 查询缓存是事件驱动加懒更新机制，它现在的问题是什么？24.如果缓存一过期就把所有内容丢掉，这样的设计有什么缺点？25.你觉得这个 SQL 查询缓存还能怎么优化？26.为什么你觉得把更新条目直接加入缓存、再在应用层分发，会比落到数据库再查更好？________________________________________四、AI 投资分析系统 / Agent 设计 / LangChain27.你为什么想做这个 AI 投资分析系统？28.这个项目你是基于什么 Agent 架构做的？29.你这个 Agent 框架是自己写的，还是基于某个 SDK / 框架做的？30.LangChain 是一个什么样的框架？31.ReAct 是什么？它和 LangChain 是什么关系？32.在这个 Agent 框架之上，你自己主要做了哪些工作？33.你提到内容审查，这部分你具体做了什么？34.你做的这些工作，在整个 Agent 系统里更偏哪一部分？比如 memory、状态管理、tool call 之类。35.你新增的工具是怎么让 Agent 感知到并调用的？36.工具注册和工具调用这部分，你具体是怎么设计的？________________________________________五、AI Coding 现场题 / 架构设计 / Go 协程题目：命令行接口压测工具### 背景描述请设计并实现一个命令行高性能压力测试工具，用于对指定 HTTP 接口进行可控并发压测。工具需自主管理资源，确保在高负载下稳定运行并能优雅退出。### 技术要求1. **核心功能**：接收目标 URL 及并发参数，发起请求并输出统计报告。2. **并发控制**：自行设计并发模型；需明确定义压测结束时的请求处理策略（等待/取消）。3. **异常与边界**：必须妥善处理各类异常情况。需明确统计口径（如失败请求是否计入延迟）。4. **技术选型**：语言自选，需说明选型理由及架构设计思路。### 交付物要求1. **可运行的代码**：提供源码及 README，包含清晰的参数说明与运行示例，确保可直接验证。2. **测试用例**：至少包含 3 个自动化测试（利用本地 Mock 服务模拟正常、慢响应、断连等场景），覆盖基础功能与异常边界，并确保全部通过。37.你先看一下这个 AI coding 题。38.你为什么选择用 Go 和原生协程来做这个方案？39.相比协程，如果换成线程或者进程，会怎么样？40.这个方案里的并发控制是怎么做的？41.这里为什么会设计 worker 池？42.你觉得 AI 给出的这个整体设计方案合理吗？43.你怎么去保证 AI 生成的方案在异常情况下也能正确工作？44.你觉得这里需要重点考虑哪些异常情况？45.如果 AI 给出的方案不完善，你一般会怎么补充和修正？

1.1.CSS精灵图1.2.一个div宽度100px,高度10px,顺时针旋转1.3.如何判断一个空对象1.4.如何判断一个空数组1.5.事件循环机制1.6.React18的新特性1.7. hooks1.8.画一个三角形1.9.画一个3*3的九宫格1.10.伪代码写一个render组件函数1.11.统计字符串并按格式输出

各位走过路过的友友们帮忙看一下，这三个offer哪个会更好一点（之前阿里云和阿里控股的offer都拒了）1. 蚂蚁集团 ai infra，集团技术中台核心组，会参与vllm，sglang的工作，base杭州2. 阿里淘天闲鱼 ai infra，技术中台，更强调端到端，进去应该就是嫡系，同时大老板可以从别人手中抢活，base杭州3. 字节广告 算法，是中国交易与广告，对接产品是抖音主站，现在算法组在搞Scaling up，所以会有一些infra工作，部门在抖音内部比较核心也比较稳定，比较累，和前两者相比这个算是一个收入部门，base上海个人判断，蚂蚁的优势在于可以深度参与到开源工作，对后续秋招能力证明比较有优势，闲鱼这边就是阿里淘天的实习转正，部门大领导比较能抢活，然后进去了，校招生也算嫡系。字节的话是部门本身非常核心，但是可能landing难度大，转正率较低