1.工具调用率核心提高了15%，依赖的是什么手段？2.意图不太明确的时候，显著调用的是什么？3.命中率是用什么指标来衡量的?有线上数据吗？4.有去判断模型整体的一个准确率，以及token消耗量？5.有考虑过通过大语言模型进行二轮评估吗?6.agno框架和其他框架有什么区别？7.有了解过harness工程吗？8.整体的话有没有做什么编排调度？目前大多数ai coding的编排还是比较固定的，规划 生产 评估，有尝试完成这种编排吗？9.你觉得你们公司的场景适合这么做吗？10.context engineering长期记忆 短期记忆是怎么进行组织的？11.怎么保证记忆不会随着时间长期进行腐化？算法：...

史上最尬，没有之一😂我是社招。3月26日，第7次，一面挂，就扯了20分钟，感觉可能是kpi。4月3日，今天又有电话打来了，约了下周二晚上的面试。第8次了。敢打我就敢面

我朋友接了美团，后面又拿了字节，跑去字节提前实习，天天抑郁症，天天内耗，哎，字节毁了一个年轻人，哎，还不如去美团蹲着

最近参加了几场Agent专项面，有个非常刁钻的趋势：面试官开始反思“过度智能化”的问题。比起炫耀模型的能力，他们更想看你作为开发者，如何处理资源边界与业务对齐。核心考点一：Token 经济学与“长效记忆”的取舍面试官常会问：“如果任务链路极长，上下文爆了怎么办？”别只回答“滑动窗口”或“向量检索”。现在的深度考点是“记忆的结构化存储”。考点： 你是否设计了类似计算机操作系统的“缓存交换”机制？深度回答： 聊聊如何将非结构化的对话，实时提取并更新到结构化的知识图谱或数据库中。这样Agent下一次读取的是“属性值”，而不是翻看几万字的聊天记录。这考查的是你对信息压缩率的控制能力。核心考点二：如何定...