求各位大佬拷打简历

agent应用开发，ai应用开发，大模型应用开发…，最近这类岗位感觉如雨后春笋般冒出来我是学前端的，看到这个方向特别火爆，我也去看了很多这类岗位的JD，有的只写了python+langchain+fastapi+mcp+skills那一套，有的还要求java技术栈的springboot，redis什么的想问下各位佬，ai应用开发到底要不要从传统后端那一套开始学，还是对传统后端技术栈要求没那么严格只学ai那一套就可以了，谢谢大家

具体岗位名是Product Engineer-产品工程师（AI应用方向）-质效研发，原以为是agent+java，没想到java才是添头...怀疑这个暑期拿不到一个offer了...1.在 agent项目中，最核心的产出或创新性最足的部分是什么？2.能否具体讲讲节点编排是如何实现的？与其他行业框架（如 Coze、Dify）相比有何异同？3.像 Dify 这类开源框架本身也支持定制，你的项目与它们的区别在哪里？4.项目中你认为比较好的设计有哪些？5.是否了解过 LangChain、n8n 等行业产品？简单讲讲 LangChain 的特点。6.对 AI Agent 方面了解多吗？是否使用过 RAG...

发点面经攒攒人品～1. 项目拷打2. 实习拷打3. 为什么现在在做大模型？4. 用rag解决什么问题5. 你觉得大模型产生幻觉的原因是什么6. 最近在看什么新的东西吗7. 大模型工具有用过吗？感觉如何

1. 自我介绍2. 从代码文本到抽象语法树的过程是什么？底层原理是什么？答案：从代码文本到 AST，本质上是编译前端里的词法分析和语法分析过程。第一步先做词法分析，把原始代码字符串切分成 token，比如关键字、标识符、字符串、操作符、分隔符；第二步做语法分析，根据语言文法把 token 序列规约成语法结构，最终生成 AST。AST 和原始代码最大的区别是它去掉了很多表面细节，比如空格、换行、部分注释，但保留了程序的结构信息，比如函数定义、参数列表、条件分支、调用表达式和作用域关系。底层原理依赖语言文法，通常是 CFG 或经过工程化改造的语法规则。词法分析一般可用有限状态自动机思想实现，语法分...