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glfs
2025-07-23 14:54
门头沟学院 客户端开发
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1. Agent 和传统 workflow 的本质区别是什么,什么时候该选 Agent,什么时候不该选传统 workflow 的核心是路径预定义,系统知道每一步做什么、怎么流转、失败后怎么回退,所以它更适合规则清晰、链路稳定、审计要求高的场景。Agent 的核心则是把部分决策权交给模型,让它在运行时决定下一步查什么、调什么工具、如何分解任务,因此更适合任务开放、输入噪声大、解法不唯一的场景。真正的分界线不在“有没有模型”,而在“是否允许运行时规划”。如果目标是工单分类、审批流转、固定字段抽取,workflow 往往更稳;如果目标是复杂排障、代码仓库理解、跨工具探索式分析,Agent 才更有价值...
AI-Agent面试实战...
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04-03 11:06
门头沟学院 测试工程师
26届软测求锐评简历
投了一个月了没约到面试
最后一个本科生:
进厂吧
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04-12 12:03
广西大学 算法工程师
腾讯 AI应用开发 一面
1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做的这个平台,重点说难点 解决了什么问题这个项目的核心不是“把文档喂给模型”,而是先把不同来源的材料转成可稳定检索、可引用、可更新的知识单元。整体架构一般包括文档接入、格式解析、结构抽取、分块与向量化、倒排索引、重排服务、回答生成和引用回填。我负责的部分主要是 chunk pipeline、索引写入和查询编排。难点主要在复杂文档结构,比如目录、页眉页脚、跨页表格、附件引用和条款层级,如果直接按长度切块,召回会很乱,模型也很容易把不同证据拼错。 def build_index(doc): blocks = parse_document(doc) chunks =...
腾讯一面2288人在聊
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