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1️⃣如何设计一个高效的 agent 上下文维护方案？2️⃣一个完整的 agent 智能体架构一般包括哪些部分？3️⃣agent 和 LLM （大型语言模型）有什么区别？4️⃣向量检索和关键词检索的区别是什么？5️⃣你了解的 tool 调用机制是怎样的？6️⃣MySQL 中的事务隔离级别有哪些？7️⃣什么是索引覆盖？8️⃣什么是协程，它和线程有什么区别？9️⃣HTTPS 的工作原理是什么？1️⃣0️⃣如何解决 Leetcode 第2题两数相加的问题？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1. 推荐场景多是ID类特征，如何结合大模型做2. 介绍下mmoe3. 模型优化中一共几个expert，3个expert，每个任务加expert，expert之间有交互吗，是否做过消融实验4. 选择特征是在bottom部分还是在expert的部分，每个任务的bottom部分相同吗5. 模型的样本量多少？6. 原始样本数据的正负样本比例，处理后的呢？7. 正负样本比例差别大的话如何处理，纠偏怎么做？8. 模型训练是单机训练吗9. 模型新增预估目标，模型的预估是什么？10. AUC的含义，计算方法，分子分母11. 介绍一下Adam优化器，一阶和二阶是如何设计的12. 手撕逆序对，用归并排序

一、核心观点多智能体是多个具备独立决策与执行能力的AI单元，通过协作、分工、通信共同完成复杂任务的系统；相比单智能体“全能但有限”的模式，多智能体在复杂场景下能力更强、扩展性更好，但也带来协同、成本、一致性等一系列产品落地挑战。---二、多智能体相比单智能体的核心优势1.能力边界更宽，可处理更复杂的任务单智能体受限于模型容量、专业深度，很难在“通用+垂直”同时做到极致；多智能体可分工协作：规划智能体、执行智能体、工具调用智能体、校验智能体各司其职，把复杂任务拆解成子任务，完成单智能体做不了的端到端复杂流程。2.并行执行效率更高，整体吞吐更强单智能体只能串行处理，一次只能推进一个步骤；多智能体可并行处理多个子任务，在高并发场景（如客服、内容生产、业务审批）下整体效率更高，适合规模化产品落地。3.鲁棒性与容错性更好，系统更稳定单智能体一旦出错或幻觉，整个任务直接失败；多智能体可通过交叉校验、投票机制、冗余执行降低单点错误率，提升产品可靠性。4.扩展性更强，便于产品迭代与模块化升级单智能体要升级必须整体替换或微调，成本高、风险不可控；多智能体采用模块化设计，可独立升级某个智能体（如把搜索智能体换成更强版本），不影响整体系统，更适合长期产品演进。三、多智能体相比单智能体的核心挑战

c9计算机本大三，产品经理方向，目前想找第一份产品实习感觉目前经历比较简单，没有发挥出科班优势？是不是还需做一个完整的项目包装一下？烦请各位佬给些建议😭🌹