2026春招怎么这么难

去哪儿ai 面完还要笔试的吗，还是 4.6 号的，真的还有 hc 吗

一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...

RT，面试很简单，就问了我10分钟八股，base北京，薪资不算很低也没有多高告诉我早8：30 晚5：30  加班有调休，忙的时候会加班。目前在学校的网签系统发起offer等我签约，今天突然收到西安汉得的集中交付offer，还有正浩创新的三面 ，这三家薪资应该是汉得＜泰豪＜正浩创新，大概每个offer中间一年差了5~6W的样子。目前的想法是偏向泰豪软件的，因为听HR说起来是WLB，因为面试的时候很简单我以为是KPI没多问面试官问题。今天面试正浩创新HR居然告诉我他们也是早九晚六，加班也就加班到8点多，以正浩的风评来说，突然对泰豪软件有点怀疑了。

有这样一个问题：“在实际运行中，如果你的 Agent 陷入了 ReAct 循环，或者不断调用同一个错误的工具，你是怎么在工程上解决的？”为什么这个问题是“分金岭”？很多人做 Agent 还停留在 Demo 阶段，认为只要 Prompt 写得好，模型就能自动完成任务。但在真实场景下，Agent 经常会变成“复读机”：它发现工具 A 没给它想要的结果，于是思考一下，再次调用工具 A，如此循环，直到烧光你的 Token。深度解析：你该如何作答？一个标准的、有“工程手感”的回答，应该包含以下三个层面的策略：第一层：硬性约束（Stop Conditions）这是最基础的。你需要提到你设置了最大迭代次数（...