大佬们求个offer选择

1. 介绍下自己的优缺点2. 你的 Agent 主要是用来解决什么问题的？这个 Agent 主要解决跨境电商运营中“数据分散、决策链路长、人工分析慢”的问题。传统运营需要分别看广告后台、商品后台、库存系统、用户评论、竞品价格和售后工单，再人工判断问题原因。Agent 的目标是把这些数据源通过工具封装起来，让模型按任务目标自动规划查询步骤，并生成有证据支撑的运营建议。比如用户问“为什么这款蓝牙耳机最近销量下滑”，Agent 不会直接回答，而是会拆成几个子任务：查曝光和点击是否下降，查转化率是否下降，查广告 ROI 是否异常，查库存是否断货，查评论是否出现集中差评，查竞品是否降价。最后根据证据判断...

1. 自我介绍2. 介绍一个自己比较熟悉的排序算法及实现原理（深挖）3. 海量数据无法一次性读入内存，该如何完成排序，问题的核心关键点是什么？4. 海量数据如何拆分、分批载入内存排序，核心重点是什么？5. 如果需要排序的数据为对象，该如何处理？6. 询问平时是否手写原生HTML文件？7. 介绍div实现垂直居中的方式8. 点击div实现拖动，如何让用户停止操作后，div保持垂直居中状态？（深挖，提了不同场景下如何解决）9. 聊一个自己在AI Coding里印象最深刻的代码案例（深挖）10. 介绍自己在AI Coding中提示词的编写逻辑和规则（深挖）11. 使用AI Coding过程中，有没有觉得特别惊艳的地方？（深挖，讲代码）12. 讲解React源码13. 介绍React框架的精妙之处14. 介绍 Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering15. 询问有没有看过Claude Code源码？（讲解Prompt Cache机制、上下文窗口压缩机制）16. 询问有没有做过什么Harness 相关项目？17. 介绍Harness Agent项目（Agent Loop、记忆管理、工具调用模块）18. 反问环节面试时长约30分钟，面试官人也很好，提问也会引导回答！后续约了HR面！

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...

xdm，以前有实习是加分项，现在没实习已经是减分项了吗？我mt说为什么我们现在这么卷了，我说我投了上千份，就只面了四个公司。他问我，你们大学上啥了，不如高中毕业就去打工。让我回去好好享受大学生活😭😭