Loading...
淘天二面这道题最近在AI求职圈反复出现。表面问"AgenticRAG和普通RAG的区别"，但只要答出"加个智能体让它自己决定检索几次"，面试官就会端起水杯沉默——那种沉默比骂你一顿还难受。AgenticRAG不是在普通RAG上面"加一个Agent壳"，它和普通RAG的分野从文档进入系统那一刻就开始了——文档处理、检索、反思、规划四个层面全是闭环决策，不是检索完之后才补一层智能体。这道题考察的不是你会不会背
大模型这么强了学Agent还有用吗？模型解决能力问题，Agent解决落地问题
最近技术圈子里一个老话题又被翻出来讨论：模型一年比一年强，GPT、Claude这些闭源模型天花板不断被抬高，开源侧也卷得厉害，那"Agent"这一整套东西还有没有必要花大力气去学？有人觉得模型强了直接问就行，Agent只是过渡期的工程补丁；也有人觉得越是这样越要学，因为能落地的系统才是企业愿意买单的东西。这种疑问不是第一次出现。过去两年"Agent"这个词被用得太泛，从AutoGPT到各种"一句话生成App"的演示，新名词一
大模型 Agent 三面被问：怎么解决 Skill 的依赖关系？我是这么答的
前段时间有个读者去面某大厂的Agent岗位，三面被甩出来一道题当场卡壳。题目听着挺朴素："如果你的Agent里面有很多Skill，Skill之间还存在依赖关系的话，你打算怎么去设计来解决这个问题？"他跟我复盘的时候说，第一反应是"这不就是写清楚注释的事嘛"，结果话刚出口面试官就开始皱眉。这道题表面问的是Skill，实际上考的是你有没有真正落地过复杂Agent系统。停留在"Skill就是独立函数"的认知层面，或者
Token激励快过期怎么处理？小米二面这题80%的人答不上来
前几天有个粉丝私信我，说他去面了一家大厂，二面面试官问了一个他觉得"应该很简单"的问题："你之前申请过一些Token激励吧？快过期的时候你是怎么处理的？"他当时想都没想，就说："我用不完，就分给其他同学用了。"面试官愣了一下，然后笑了，说："你这个操作倒是挺大方的，但其实你可以拿去学Agent、写书、总结资料……用途比你想的多得多。"他挠了挠头心想，Token不就是拿来聊天的吗，还能干嘛？回来之后他跟我说了这个场景，我听完
郭德纲学历低但知识丰富：拆解“侃大山式知识“的真相与技术人的启示
"为什么郭德纲学历较低，但是他的知识却那么丰富？"——这个问题在网上拿了4万多赞。但仔细看高赞回答，你会发现一个有意思的反转：绝大多数高赞回答不是在夸郭德纲知识渊博，而是在拆穿一个现象——他展现出来的"丰富知识"，大部分是包装术，不是真学问。网上有一个回答用泡面做了绝佳演示：同样一包方便面，普通人说"开水泡三分钟"，郭德纲能说成"用娃哈哈的水、99度将开未开、看财神方位倒水、放镜子反射北边"——听着像一门学问，其实就是一包泡面。我
百万行代码里跑Claude Code？三面这题80%的人答不上来
前几天去面试，三面被问到一个问题："百万行规模的代码库里，ClaudeCode怎么用才能用好？"说实话，当时心里咯噔一下。平时拿ClaudeCode跑几万行的小模块，确实顺手好使。但真正在巨型monorepo里实战过？真没有。于是我老实交代："几万行的小项目跑过，百万行级别的大仓库没碰过，要不您给讲讲？"!面试场景面完回来越想越不甘心，干脆去把这块功课补上。正好Anthropic前不久发了一篇官方博客，专门讲C
京东二面追问：你的 RAG 有几种检索路径？怎么决定走哪条？Query 路由四层框架
前段时间有个粉丝去面京东,岗位是大模型应用开发。一面聊得还不错,二面面试官深挖项目细节。他简历上写了做过一个企业知识库问答系统,用的RAG架构,面试官就顺着问了一句:你的RAG系统有几种检索路径?你怎么决定一条query该走哪条路?他愣了一下,说系统里有向量搜索和BM25两种,面试官追问什么情况下用哪种,他想了想说"都走一遍看哪个效果好"。面试官笑了笑,没继续追问,但表情有点意味深长。!面试场景他回来复盘才意识到
网易三面：Code Agent 是怎么改代码的？三代方案演进与四个致命细节
前段时间去网易面试,三面时面试官看了眼简历,说:你写看过Claude源码,那我问一下——CodeAgent是怎么改代码的?我当时愣了一下。确实看过一些,但主要看的是上下文压缩和记忆管理,关于文件编辑的具体机制,只知道大概有个字符串替换,细节没怎么研究。!面试场景我硬着头皮回答:"应该是模型生成一段替换指令,然后工具去执行字符串匹配替换?"面试官点点头,追问:那如果文件里有五处一模一样的代码,工具怎么知道改哪一处?我
35岁阶层定型了吗：研发总监拆解归因模式、杠杆与职业根据地
"一个人到了35岁，阶层基本就定型了"——这句话每隔一段时间就会被翻出来，精准戳中技术人的焦虑。网上有一个高赞回答，用教员和老蒋做对比，提出了一个很锐利的判断标准：35岁的分水岭，本质是归因方式的定型。面对困境时往内找原因的人，还有进化空间；把问题全归给外部的人，阶层就锁死了。我的判断是：35岁不是阶层定型的年龄，而是思维模式定型的年龄。你的归因方式、能力结构、杠杆意识和心态，在35岁左右基本固化了。定型的是这四样东西，不是命运本身
极其聪明的人为什么留在底层：聪明诅咒、积累缺失与破局之道
"为什么有些极其聪明的人，一辈子却留在了社会最底层？"网上有一个高考状元的回答拿了1.5万赞。他说自己太聪明了，学什么都快，换三四个行业两年就摸透，投资也判断准。但31岁的他现在躺在家里，什么都没做成。他的结论是：聪明是一种诅咒。因为太聪明，所以什么都想做，什么都觉得自己能做，结果什么都没沉下去做。我的判断是：聪明人留在底层，不是智商不够，而是智商太高导致的三重陷阱——入门即厌倦、完美主义拖延、忽视积累的复利。聪明可以抬高上限，但
大模型二面：你那么多 Skill 怎么做版本管理？保存为多个文件夹远远不够
上周有个粉丝去面大模型,二面聊到大模型应用开发,面试官问了一个他觉得"不怎么重要"的问题:你项目里用了不少Skill,怎么做版本管理的?他当时愣了一下,心想这又不是写代码,版本管理有什么好聊的,就实话实说:"我一般就是保存为多个文件夹,比如skill_v1、skill_v2这样。"!面试场景面试官微微点了点头,然后换了个角度追问:那你有十几个Skill的时候,每个Skill都有三四个版本,你怎么知道v2和v
人生容错率到底有多大：一个文科生硬着头皮变专家的真实故事
"人生的容错率大到无法想象"——这句话你一定听过。但很多人不信。尤其技术人，习惯了精密的路径规划：选好专业、进对赛道、每一步都不能走错。一旦脱轨，立刻觉得"这辈子完了"。网上有一个高赞回答，讲了一个真实到令人发笑的故事：一个文科生，创业失败后进了国企，纯摸鱼三年，什么都不懂。突然领导要求他走进一线给客户讲课。他硬着头皮拿着一份PPT就去了，结果蒙混过关，然后越跑越熟，半年跑了30多个地市，三年跑了100多个，最后真变成了业务专家，工
滴滴二面：你的 RAG 项目太老了——大模型时代，学得慢就不用学了
前段时间有个粉丝面滴滴二面,聊到项目部分,面试官看了他简历上的RAG项目,停顿了一下,说了一句:你这个项目用的技术栈,现在已经不太主流了。他赶紧补了一句:"最新的我也在跟,而且我学东西很快。"面试官听完没有马上接话,手指在桌上敲了两下,笑了笑说:大模型时代,学得慢就不用学了。!面试场景他当时愣住了——这话到底是在认可他的学习能力,还是在说别的什么意思?回来以后把这段对话翻来覆去想了好几遍。我听完觉得面试官这句话刺耳,但
AI给大学生带来的撕裂感：一个top3本科生的四年自述与架构师解读
网上有一篇长文，作者是国内top3高校的本科生，标题叫《人工智能给我大学四年的本科生活带来的撕裂感》。他写了四年大学生活：大一时ChatGPT横空出世，他在封校期间用AI做线上考试题，拿了大学唯一一门A。后来所有作业、实验、论文、甚至感情困惑都交给AI处理。四年下来，绩点凑合、论文进了外刊、简历写得漂亮，但伸手往身上一摸，像摸到一架腐朽的钢琴——按下去有声音，没有一首曲子真正属于自己。这篇文章在技术圈引发很大共鸣。因为它戳中了一个越
网易二面：LLM 流式响应怎么逐 token 处理？三层管道与工具调用的坑
前几天有个同事去面网易的Agent开发岗,一面聊得挺顺利,二面面试官问了一个看起来很基础的问题:开发Agent的时候,LLM返回的是流式响应,你应该用什么方式逐token处理输出?他想都没想就答:"用stream接口嘛,for循环遍历text_stream,每个token到了就处理。"!面试场景面试官点点头,又问:那工具调用的参数也是流式返回的,你也是每个token到了就parse吗?他愣了
字节三面追问：Skill 和 Rules 为啥要分开设计？一个管可信，一个管专业
最近在搞AI应用的时候,经常碰到两个概念混着说的情况——Skill和Rules。很多人觉得这俩不都是"告诉AI怎么做"的吗?有必要分那么细吗?字节三面就问了这道题:Skill和Rules为啥要分开设计?候选人想了想,答:"因为一个管AI始终可信,一个管AI某时专业,混一起两头都做不好。"!面试场景面试官点点头,但接着追问:"那安全边界做成Skill会怎样?输出格式做成Skill会怎样?"他卡
高德一面：Workflow 和 Agent 的差异都说不清楚，怎么做 Agent 开发？
高德地图这场一面,聊到LLM应用开发环节时,面试官抛出了一个问题:你说说Agent和Workflow有什么区别?我当时愣了一下。脑子里是有画面的——知道什么时候该用固定流程跑,什么时候该让模型自己决定下一步干什么。但让我用干净利落的语言讲清楚,一时间组织得有点乱,说得来回绕。!面试场景面试官皱了皱眉,追问了一句:这个概念都说不清楚,你怎么做Agent开发?说实话,这句话把我问得有点噎住。回来之后把这块知识系统
腾讯二面：你用了那么多编程 Agent，竟然不知道 AGENTS.md？
最近这段时间,你要是在用Cursor、ClaudeCode、Codex这些AI编程工具,大概率见过一个新面孔——项目根目录下多了一个叫AGENTS.md的文件。圈子里有人去腾讯二面,面试官看到他简历上写了"熟练使用多种AI编程工具",就问了一句:你用了那么多编程Agent,知道AGENTS.md吗?他愣了一下,说"好像见过,但没仔细看过"。面试官笑了笑:"建议你回去好好复习一下。"!面试场景这道题考的不
裁员裁到大动脉是什么后果：5个真实案例拆解组织自毁的底层逻辑
"裁员裁到大动脉"这个说法最近很火。意思是公司为了省成本裁人，结果裁掉的不是冗余岗位，而是真正扛事的关键人。裁完才发现系统跑不动了、客户跑光了、项目卡死了，回头求人回来人家不搭理你。这不是段子。网上有一堆真实案例：运维主管被裁后系统崩溃，老板急打电话求交接，人家已经考上公务员了；销售主管上午谈完1200万的单，下午就被裁，客户全跟着走了；厨师被开之后饭店直接倒闭。我的判断是：裁员裁到大动脉，表面是HR的失误，本质是管理层对业务的理
雷军为什么连续增持金山软件：从指数调仓到AI办公生态的商业棋局
雷军斥资近5亿港元，连续7天增持金山软件，持股比例升到26.18%。这个动作看起来像一次简单的"老板护盘"，但背后的逻辑没那么简单。表面看，金山软件股价承压，是因为被剔出恒生科技指数，ETF被动卖出带来抛压。往深一层看，它又和AI概念股的高估值、港股流动性、WPSAI商业化、小米生态协同绑在了一起。我的判断是：雷军这次增持不是单纯情怀，也不是单纯抄底，而是在一个流动性错杀窗口里，给金山的软件底座和AI办公叙事重新定价。这篇文章不
