李博杰面试 DeepSeek 的深层原因，暴露了 AI 行业一条不成文的规则：训练基座模型的真正关键不写在论文里。他直言「在基座模型公司之外做模型，很多tricks是不知道的」，比如怎么造数据、怎么看模型内部指标。这些沉淀在数据构建、训练流程和工程优化中的隐性知识，外部团队即使有顶尖人才也难以复现。这也解释了为何大量 AI Agent 创业者纷纷想「回流」基座公司——公开论文和开源代码只是冰山一角，真正的护城河在水面之下。

李博杰被要求两轮手写代码深感不被尊重，而另一面，蚂蚁、字节、腾讯等大厂在2026年春招已全面转向AI Cording考察——让候选人用AI工具完成真实系统任务，面试官直言「考你会不会写代码已经没有意义了」。Meta更率先推行AI-Enabled Coding Interview，给出真实代码库配AI助手，60分钟内修Bug加功能。争议的本质不是「该不该考code」，而是「该考什么样的code」——在手写代码已无法区分能力的时代，判断力、架构权衡和人机协作能力才是新的筛选标尺。

DeepSeek在面试风波前后正密集布局Agent方向：一口气开放17个岗位，涵盖Agent算法研究、数据评测和基础设施全链条，多个岗位明确要求「重度使用Claude Code、Cursor等AI编程工具的优先」。更值得关注的是，Harness团队负责人崔添翼公开喊话「非常缺人」，招聘要求中甚至出现「Vibe Coding重度用户」。当下能看到的关键信号是：DeepSeek正试图将Agent能力内化到基座模型研发体系内，但内部Agent方向的优先级争议——郭达雅的出走就是注脚——将决定这轮人才投入能否转化为真正的产品壁垒。

这事真正值得追问的不是面试闹剧本身，而是人才流向的结构性变化。就在李博杰面试DeepSeek的同时，DeepSeek V3与R1核心作者郭达雅确认离职加入字节Seed团队，原因正是Agent方向在DeepSeek内部优先级有限。一边是外部创业者想进基座公司偷师训练tricks，另一边是基座核心研究员想跳去大厂做Agent应用。背后折射出行业分工加速分化：基座模型公司沉淀硬核训练know-how，大厂则凭借流量和场景主导Agent落地——两条赛道的人才博弈才刚刚开始。