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一是通用基础，所有岗位都要考的。行测：包含言语理解（病句辨析、语句排序题）、逻辑推理（真假币、烧绳等经典题型）、基础数学计算，以及七猫平台&行业常识（日活数据、核心产品功能等）行业常识：需掌握七猫核心运营模式（免费阅读模式）、内容合规相关要求、平台用户画像特点、主流网文题材分类，以及各阅读平台的核心差异性格测评：部分岗位会涉及，无标准答案，正常作答即可，重点体现岗位适配的职业素养二是岗位专业知识，分岗考察我投的是技术岗，当时问了点产品基础认知、用户行为分析方法、核心数据指标（留存率、DAU等），以及小程序/APP推广落地思路等等。整体难度还行，但是注意要双机位，建议笔试开始前准备好。

最近大厂招 Agent 工程师的岗位非常多，没有入门的朋友可能觉得“Agent不就是调调 API 吗？”Agent 不同于传统的“一问一答”式 AI，它是在对话模型的基础上增加了一个自主循环，能够根据任务目标判断“还需要做什么”，并调用外部工具执行。理想中的Agent，人类一动嘴，LLM跑断腿，在我们还喝茶打哈欠的时候就把活全干完了，但在实际落地中，想做出一个稳定可用的产品，还是有很多难点的。首先是工具的适配。在一个可用的 Agent 系统中，AI 推理只占约 30% 的逻辑，剩下的 70% 都是非AI的工程化适配。Agent 必须能够稳定处理现实世界的接口边界问题，包括 OAuth 授权、Token 自动刷新、API 速率限制以及海量数据的分页处理。同时，工具的 Schema 定义直接影响调用准确率。优秀的 Agent 需要对工具的粒度和描述进行反复调优，确保模型在面对数十个可选工具时，指令遵循依然清晰稳定。其次是多步任务的可靠性管理。在长链条推理中，错误会随步骤指数级叠加。哪怕单步准确率达到 80%，连续执行五步后的综合成功率也会降至约 32.8%。这种概率衰减意味着一个微小的幻觉就能让整个任务偏航。好的 Agent 必须具备严密的状态管理，能够在执行异常时实现自动捕获、重试或逻辑回滚。在执行关键操作前，还需要设计逻辑校验环节，防止单个步骤的偏移导致整体任务崩溃。接着是上下文的信息治理。大模型在处理长周期任务时普遍面临指令丢失的问题，尤其是在频繁的工具调用产生大量冗余数据时，核心约束容易被边缘化，导致 Agent 出现“失忆”现象。优秀的工程实践需要实现动态内存管理，精准识别并保留关键指令和历史摘要，同时剔除无意义的中间日志。通过提高上下文的信息密度，不仅能降低幻觉风险，也能在多模型路由中有效控制 Token 成本。最近开源社区非常火的 OpenClaw就是一个典型的例子。它作为一个拥有极高系统权限的 Agent 框架，可以直接操作文件和执行命令，极大地扩展了 AI 的能力边界。但在实际应用中，它的提示词工程仍有提升空间。由于权限极高，如果提示词无法精准约束模型的行为，很容易在复杂的执行链条中产生误操作甚至安全风险，且频繁触发的记忆压缩和超高的token消耗也被人诟病。这也是目前高权限 Agent 在落地时面临的核心痛点之一。总的来说，Agent 开发的本质是构建一个以模型为核心的高可靠软件系统。调通接口只是基础，真正的护城河在于你如何处理那些繁杂的非 AI 细节，包括工具层的异常处理、上下文的动态压缩以及评估体系的建立。正在找相关工作的同学，可以看看你简历上的Agent项目，有没有针对以上的痛点做了有效改进，面试官会很感兴趣的。

第一题：开始理解错题意，以为只能连着的才算，还能中间去掉，直接set一下就行 ac第二题：没写过ACM模式，直接接收报错，java原来数字和字符串之间还要专门接收换行符aaaaa，a了0.8超时了第三题：直接放弃...... 双机位只能看到手，而且看到机考邮件已经要考了，在宿舍直接考的，室友回来还入境了，不会判作弊吧aaaaa 收

攒人品中 1.项目拷打2. agent和llm区别，agent未来发展3. openclaw了解吗4. openclaw agent存在什么缺陷 指出一两个5. multiagent和superagent系统上区别6. teamagent和superagent适用场景7. 怎么解决图谱rag节点太多 复杂度太高的问题8.假设有个捞简历的场景，这个步骤有另外一个已经承担了，现在已经有一批候选人需要去联系，那以前是人去打电话，效率太低。现在想用新的agent去完成跟候选人的有效联系，赢得候选人的信任，然后向候选人介绍我们的岗位，看看候选选人有什么个性化诉求，这个 agent因为它业务必要性和技术可行性你觉得怎么样分析一下9.如果让你来设计的这个技术方案最关键最有技术挑战的有三个技术问题，你觉得是哪三个手撕:有一条传送带，上面排好了队的一堆包裹，每个包裹有不同的重量 weights[i]。你的任务是在规定的 days 天内，把这些包裹全运走，不能插队，每天一船，限制最大重量，船的重量越大成本越高，而且要找能完成任务的最小载重量