这才是真正的伤痛文学

现在感觉每天的学习生活完全离不开AI了，这个版本的AI终于可以当生产力用了，把我从很多简单繁杂的工作中解放出来，可以理解“我们当时哪有你们这条件”这句话了。

自我介绍快手实习是否拿到转正 offer？未转正的原因是什么？编程题 1：删除链表中重复的元素（要求处理连续重复场景）。编程题 2：用三个线程顺序循环打印 ABC（默认打印 10 次）。TCP/IP 的七层模型和四层模型分别是什么？为什么要进行分层设计？TCP 和 UDP 的区别是什么？如何确定 TCP 的唯一连接？（四元组的组成）TCP 保证数据传输可靠性的措施有哪些？TCP 拥塞控制的流程是什么？触发 TCP 快速重传的条件是什么？HTTPS 相比 HTTP 多了什么？默认端口分别是什么？HTTPS 的加密流程是什么？抓包工具如何抓取 HTTPS 加密的请求？线程池的使用场景是什么？如何配...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1、项目一拷打2、实习经历3、RocketMQ相关a. 讲讲你对RocketMQ理解b. 消息积压问题如何处理c. 在使用中的问题？4、愿意转Java吗？我是go所以就没问语言相关的问题5、MySQL相关a. 索引失效的场景b. MySQL索引底层数据结构c. B+树范围查询的优势6、在你的学习和实践中，AI大模型工具是如何发挥作用的？是否帮助你解决过具体问题，或提升了某些项目的效率？7、模型效果如何评估8、MCP底层协议是什么9、Skills的本质是什么10、你觉得AI IDE设计的时候怎么防止类似数据库的幻读情况？11、如果让你来设计一个AI IDE该怎么做？12、有看书或者技术博客的习惯吗？13、算法：二叉树的层序遍历

1. Agent 的架构设计一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口，负责接收用户问题和上下文；中间是决策层，负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层，真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层，维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是“能不能想”，而是“想完之后能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现RAG ...