大家好，大家好我是@程序员花海，最近两周密集面试了不少Agent方向的候选人，从应届生到有三年、五年经验的同学都有，面下来最大的感受是——简历看着都差不多，一问项目就露馅。说几个反复出现的名场面，可能你也在经历：场景一：简历千篇一律十个候选人，八个项目写的都是基于LangChain搭建智能问答系统这种风格。问技术选型为什么用LangChain而不是直接用官方API，答不上来。问系统如果上线要承载1000人同时用，哪里会先崩，基本没想过。场景二：项目经不起推敲简历上写着实现了RAG检索增强生成，一问细节，比如文档怎么解析的？切片窗口多大、重叠多少？向量库用的什么索引策略？检索召回率怎么评估的？多...

28届找暑假的日常实习，投什么厂合适呢，现在八股基本过了一遍，hot100差不多刷完了 求各位大佬指点

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

1. 自我介绍2. 项目里怎么做意图识别，如何理解用户真正要解决的问题意图识别不是简单做文本分类，而是把用户输入转换成系统能执行的任务。比如用户问“这个供应商最近还能不能继续合作”，表面上是一个问答，实际上可能需要查询供应商资质、历史履约、黑名单、逾期付款、合同违约记录和采购金额变化。这里要识别的不只是意图标签，还包括业务对象、时间范围、风险类型和是否需要调用工具。工程上我会分成三层。第一层是规则和实体识别，先提取合同编号、供应商名称、采购单号、金额、日期这类强结构化槽位。第二层是模型意图分类，判断是合同审查、条款解释、供应商风险、付款异常还是流程咨询。第三层是置信度和兜底，如果置信度低，就让...