美的群面

这段时间越来越强烈的一个感受是：现在不少人对 Agent 开发的理解，还停留在“接个大模型接口 + 配几个工具 + 跑个演示页面”这个阶段。但只要项目开始往真实场景走，问题立刻就会从“能不能跑起来”，变成“能不能稳定工作”。也就是说，Demo 阶段拼的是搭建速度，落地阶段拼的是系统能力。真正折磨人的，从来不是那几行 API 调用代码，而是后面一整串工程问题：工具该怎么组织，模型才能正确选用？检索链路怎么设计，召回效果才足够稳定？上下文越来越长时，记忆如何管理？模型一本正经胡说八道时，系统如何收口？想让体验更自然，流式输出该怎么处理？这些才是 Agent 开发真正开始“见水平”的地方。先说一个现...

项目代码黑马点评，ai优化了一下，加了几个点agent项目也是比较简单玩具的一个项目。代码能力实在不怎么熟练，光去看八股了，算法的话，目前刷了两遍hot100和部分的150的题目面后端的话，直接对着大厂暑期实习冲吗，海投那样吗？求大佬点评点评

其实不少人这么干的1.面试尽量约到晚上，和实习不冲突2.上班期间，没啥事，也可以准备准备3.要是面试的有些问题不知道，可以记录下来，第二天找同事问问，就学到了4.上班期间没事的时候，看看代码，顺便问问同事，代码的架构，用到的技术看具体怎么写的等等

今天得空review了一下昨晚的笔试，AI研发方向的，整体上有一定的难度，感觉自己答得还可以吧，期待给个面试机会 20 道选择 + 3 道编程 + 1 道 Prompt，T1 签到，T2 贪心一眼秒，T3 是个数位 DP 有点东西，T4 Prompt 题考的是让 AI 算出租车费。 选择题概览 选择题一半 AI 一半 CS 基础，AI 方向的占比还是挺高的。 AI/Agent 相关的大概考了这些：Transformer 的 teacher forcing 训练推理差异、MHA/MQA/GQA 注意力机制对比、LangChain 和 LangGraph 的关系、ReAct 的机制边界、multi...