给我面没招了，发点面经攒攒人品～Q1：你的 Agent 具备上下文记忆功能，基于 ReAct 模式，目前实际运行中最多能支持多少轮对话？Q2：在 ReAct 模式下，Agent 需要频繁调用工具。考虑到不同大模型（如 Kimi 支持 20 万+ token，DeepSeek 支持 10 万+ token）的上下文窗口限制，您在执行过程中是否遇到过因工具调用次数过多（N 次）导致 Token 超出限制（撑爆上下文）的情况？如果有，是如何处理的？Q3：在问答类场景中，如果 Agent 陷入死循环（例如反复搜索不到内容，不断重复“查看文件 - 搜索文件”的操作），有什么机制来检测并处理这种异常情况？Q4：项目基于 MCP 协议集成了服务器资源查询、数据操作和校内文档检索，为什么没有考虑集成外部互联网资源的检索能力？Q5：像 Codex 这类代码模型，其内部显然不是基于向量检索的。您是否研究或思考过 Codex 内部的文件检索策略是如何实现的？Q6：目前 OpenClaw 比较热门，您是否阅读过相关源码或研究过其技术实现？Q7：您提到了“服务器辅助开发”功能，是基于 Plan-Execute-RePlan 的方式实现的。能否详细讲解一下这一功能的具体实现逻辑？

百度官宣2027届暑期实习放出5000+ HC，九成押注AI。表面看是“豪横”扩招，但结合股价低迷、搜索业务见顶的现状，这更像是百度在持久下行趋势中的奋力一搏。作为曾经的BAT亲历者，几点冷思考供参考：百度在移动互联网时代已显掉队，市值远落后于阿里腾讯。将90%的HC压在AI上，说明已无退路，必须把“文心一言”和“自动驾驶”赌成第二增长曲线。这5000人，本质是用最低成本的人海战术，快速迭代模型、清洗数据，换取未来3年的生存权。这场“搏杀”若失败，业务线裁撤将是常态，转正率恐不如预期。慎入：边缘AI应用或支持岗，极易沦为项目试错的“一次性耗材”。可冲：文心核心算法组或Apollo主力团队。即便...

完全没进入状态，写题时候一直走神，没有一道a出来，就第一道a了40%， 第三道暴力5%，唉

🕐面试时间：26.4.10-40分钟💻面试岗位：后端开发❓面试问题：1、自我介绍2、介绍下代码评审智能体项目3、上一个实习一周多少天4、介绍了下慢SQL分析优化5、什么情况发生回表？6、介绍Innodb索引结构？7、Innodb的事务隔离级别？8、事务分析题：可重复性隔离级别下，两个事务，分别执行select,update,select，然后分析事务对应select的值(小林coding事务部分介绍了这个，可以去了解下)9、智能问答系统是否上线了？介绍下负责了哪些部分？10、黑马点评是什么项目？上线了没有？答：学习项目11、黑马点评里面利用了Redis的什么功能和特性？12、Lua脚本为什...