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一、实习经历与工作方法1. 描述你在实习过程中所负责的系统，分享你最满意的一个并阐述原因。2. 当接到一个新的需求时，你是如何进行思考和规划工作流程的？3. 分享你在实习工作中的推进方式和所承担的主要工作内容。 二、游戏系统设计4. 如果让你设计一个游戏系统，你会选择哪个方向，理由是什么？5. 针对开放世界类项目，你认为最核心的系统是什么？如果由你负责设计该核心系统，你会如何规划？6. 在设计游戏系统时，如何确保其优于同类型竞品？ 三、游戏体验与AI相关7. 从系统层面考虑，如何在PVP或竞技匹配系统中合理加入AI投放，并保证玩家体验？8. 阐述你对不同热门游戏（如塞尔达传说和原神）在开放世界...

昨天点名时候，她没有听到，然后后面她直接上去说我到了然后这个老师认识我，之前大二参加她的实验室，打比赛还拿过奖我给她说了这个老师认识我的，点名就举手就行，结果。。。。。。。。因为实在找不到人了，昨天就只能找到个女生幸好班导没有较真儿，搪塞过去了他问我有没有出去实习，5月份我有问过这个事情昨天我差点以为要回家了这2天开始做事儿了，下周就元旦了，离期末1-20，没几天了，保佑我

周围的同学能找到互联网offer的都算不错了，结果牛客os上随随便便六七个offer，人均50w起步，看麻了，来个统计吧

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...