蔚来测评挂

核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...

这两个项目都是自己vibe coding出来的，简历是AI生成优化的，其中还有很多东西是不懂的。求大佬指点🙏🥹

各位前辈好，先说声抱歉，可能又是一篇“求骂醒”的帖子，但我真的需要一个方向。我的情况比大多数人都糟糕：双非软件工程，大四，马上毕业了，0实习经历，0工作经验。秋招根本没参加，原因很傻——我一头扎进了一个自己觉得“挺有意思”的项目里，天真的以为把项目做好工作自然会找上门。现在春招也快结束了，我才如梦初醒，发现简历投出去基本石沉大海。我没有什么能拿出手的背景，唯一能说的就是这个从后端到前端全栈独立开发的电影推荐平台。我知道在各位前辈眼里这大概率就是个小玩具，但我确实是下了功夫去琢磨的，它不是什么网上扒的代码，下面这些是我自己琢磨并落地的东西：项目概况：Spring Boot + MyBatis-Plus + Redis + JWT + MySQL + Vue3（前端是AI辅助生成的）我自己觉得花了心思的几个点：1. 推荐算法落地：没有照搬别人的推荐逻辑。我是基于用户多维行为数据（评分、收藏、浏览时长）去计算标签权重，然后用“评分×log(热度+1)”的公式做加权排序；冷启动场景用热门数据兜底。推荐结果用Redis的ZSet缓存，用户行为一变化就主动删缓存触发重算。2. 缓存体系设计：不是那种“面试八股文背完就扔”的表面理解。我实际遇到了缓存穿透和击穿的问题，然后自己用空值缓存+逻辑过期去解决。热门电影定时预热、批量查询用multiGet减少IO次数，还封装了MyCacheUtils通用模板，让整个项目其他模块也能复用这套缓存逻辑。3. 并发与一致性：用Redis的SET NX EX实现了收藏/点赞的分布式锁，key精确到“用户+操作对象”级别，不是粗粒度的一锁全锁。异常回滚时Redis和MySQL数据一致性问题也思考并落地了。验证码的原子性校验用了Lua脚本来保证。4. 性能是真实数据：我用JMeter做了2000并发的压测，引入Redis缓存体系后，推荐接口平均响应从6466ms降到155ms，吞吐量翻了一倍，缓存命中率干到98%以上。这些数据不是编的，是我自己反复调优跑出来的。说实话，做完这些的时候，看着压测报告我是挺兴奋的，觉得“这也算出活儿了吧”。但现实是，0实习好像成了我简历上的原罪，很多公司直接筛选条件就把我过滤了。所以我想跪求各位前辈指点我几个问题，每一条我都认真看、认真执行：1. 关于简历：0实习的应届生，还有资格谈“项目亮点”吗？我这项目，是不是在专业面试官眼里就是一个“低配版培训项目”？如果这个项目还有救，该怎么在简历上呈现，才能让HR或者面试官至少愿意给我一个电话面试？如果没有，一个0实习的应届生到底该在简历上写什么？2. 关于面试：如何用项目细节证明“我虽然没实习但真的能干活”？我挺怕面试官看到我没有实习经历就直接失去兴趣。真到了面试那一步，我该怎么引导对话，用上面这些技术细节去对抗“没实习=没工程经验”的刻板印象？比如缓存那块，怎么从“我解决了击穿”讲出一个有技术判断力和工程思维的完整故事？3. 关于求职策略：错过了黄金窗口期，现在该冲什么样的公司？大厂我肯定不奢望了。现在这个时间点，我应该去投那些小公司和外包吗？要不要把薪资预期降到最低先入行再说？对于0实习的应届生，什么样的公司是真的有机会让我进去学技术、积累经验的？4. 关于未来：如果现在直接找不到工作，我该怎么办？这段时间我想好了，如果实在是找不到研发岗，我要不要去干测试或者运维先入行？还是找家小公司被压榨一年攒个经验？还是干脆先找个其他工作边干边学等下一轮秋招？我什么建议都能接受。我知道自己起步晚了，代价得自己扛。现在唯一能做的就是面对现实，然后找到一条最有可能逆袭的路。希望前辈们能给我指个方向，即使简单几句“没救了”或者“还能救，去做XXX”我都非常感激。

大家好，我是马丁。最近不少同学准备 AI Agent 面试，问我有没有高频题清单。于是基于面试问题出现频次与难度加权排序，精选了 50 道最高频的必刷题，覆盖 Agent、RAG、LLM、MCP、AICoding 等核心方向，希望对求职或跳槽的小伙伴有所帮助。一、筛选说明排序规则：出现频次 × 难度权重（基础=1，进阶=1.5，深入=2） 更新周期：持续更新二、Top50 题目列表1、什么是 ReAct？它的思考-行动-观察循环和工具调用流程是怎样的？ 分类：Agent / LLM 难度：进阶 高频公司：淘天、腾讯、字节、百度2、RAG 中长文档切片的粒度和分块策略如何设计与优化？ 分类：RA...