基础得先打牢。LLM的基本原理要懂，不需要能训练模型，但得知道prompt怎么写、上下文窗口是怎么回事、为什么模型会幻觉。这些是地基，地基不稳上面全是空中楼阁。然后是框架。LangChain和LlamaIndex是目前用得最多的，几乎每个Agent项目都绕不开。但别只会调API，得理解它们的设计思路，比如chain是怎么串联的、memory是怎么管理的、tool calling是怎么实现的。RAG是必学项。Agent大量依赖外部知识库，向量数据库至少要会用一个，embedding是怎么回事要清楚，检索策略怎么优化要有概念。工程能力别忽视。Agent本质上还是个软件系统，API设计、异步处理、错...

java岗位300沟通0回复，然后改成纯golang的简历了。几十个沟通8个要了简历，只有一家山东的公司给了面试。大部分投的都是成都的，但是最后回复的基本都是外地的，是我简历写的有问题，还是说成都28届就是这样的。

笔试时间：2026年4月8日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题：路由器资源用量预测（150分）题目路由器的某资源利用率与多个运行特征强相关：协议连接数（单位：个）、转发数据包速率（单位：Mpps）、内存占用率（单位：%）。为了精准预测不同负载下的路由器资源利用率，保障网络稳定运行，请实现批量梯度下降法（BGD）来训练资源预测线性回归模型的参数。资源预测模型： y = w0 + w1·x1 + w2·x2 + w3·x3 （w0 为偏置项，x1、x2、x3 分别为特征，w1、w2、w3 为特征权重）损失函数： 均方误差（MSE） L = (1 / (2m)) ·...