支持国产

本篇为学员投稿，二面已拿到 offer！，分享出来给大家参考。二面和一面完全不是一个风格。一面考的是你会不会，二面考的是你能不能用、能不能想。面试官是组内 tech lead，开场先聊了十分钟竞赛经历，问得很细，不是走过场，是真的在看你解决问题的思路。然后顺着项目一路追问，每个技术选型都要说清楚为什么，有没有考虑过其他方案。后半段聊到了 AI 对嵌入式行业的影响，这个问题很开放，没有标准答案，面试官更想看你有没有自己的判断。整体氛围比一面轻松，但对思维深度要求更高，背八股没用，要真的思考过。1. 自我介绍 + 竞赛经历深挖面试官让我介绍了一下参加过的竞赛，然后开始追问："你在比赛里遇...

说实话我当时秋招的时候就一个目标：必须进大厂。不是说小公司不好，而是我双非本，如果第一份工作再没个好平台背书，以后跳槽简历都不好看。事实上我把大厂投了个遍，笔试挂了一大半，面试又挂了几家，最后就拿了一个offer。过程确实很痛苦，但我觉得值。进来之后感受就是：流程规范、技术栈新、身边同事都很强，每天被卷但也确实在成长。而且说句现实的，大厂的薪资确实比同届去小公司的同学高出不少。当然我也知道大厂有大厂的问题，什么螺丝钉啊内卷啊，但我觉得对于实习来说，先进去学再说，后面想走随时可以走，但第一份工作的起点真的很重要。

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 什么是 AI Agent？AI Agent 是一种以目标驱动的智能系统，不只是根据输入生成文本，而是能够围绕任务目标进行理解、规划、调用工具、获取外部信息、根据反馈调整行为并完成任务。它的核心组成一般包括大模型、记忆、规划、工具系统和执行控制。和普通聊天模型相比，普通模型更偏向一问一答，Agent 更强调任务闭环。比如查询订单、生成报表、分析异常、调用接口、触发流程，这些都更接近 Agent 的典型工作方式。4. Agent 和普通 RAG 的区别是什么？RAG 的核心是检索增强生成，重点解决模型知识不足、知识过时和领域知识缺失的问题。流程一般是先检索，再把检...