Moka未来星一面

求助帖：就java来说现在AI agent开发上升趋势非常明显对于传统后端求职意向来讲，要去学习agent项目来提高一些现在火爆的ai竞争力吗，感觉all in传统后端，风险很大，并且在有实习经历的情况下如果写AIagent项目简历肯定要扩充到两页这怎么解决呢

一面 40分钟  ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的 解释ai中的token token还有哪些用处吗 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文 向量数据库你了解的有哪些 向量数据库和传统数据库的区别 向量数据库的匹配相似度的方法  余弦相似度 面试官补充：欧氏距离（L2）   对余弦相似度的理解，是如何计算的 mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念 mcp由几部分组成 如何使用mcp的方法 electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的  没太明白，问了面试官后，说的是zod校验   function calling是什...

Agent开发是2024-2025年AI领域**从“玩具”走向“工具”**最关键的一步。我不跟你讲太多LangChain的抽象概念，我们从**“到底难在哪”**和**“怎么做才不飘”**这两个真实角度来聊。---## 一、现在做Agent，核心难点不是“调用LLM”很多人第一次写Agent，跑通一个ReAct范例如释重负，然后发现：**一上真实场景就崩。****真实难点排序：**1. **状态管理（最难）**Agent不是一次API调用，是多次。用户说“帮我查北京下周的天气，然后和上海对比一下，再把结果发到我邮箱”——这里涉及：搜索天气→记住两个城市的数据→对比→调邮件服务。**问题：** LLM会忘，上下文一长就混淆。**解法：** 不能全塞历史消息。要做显式的**记忆模块**，把已完成步骤、关键数据抽出来存成结构化状态。2. **工具调用的可靠性**LLM 选错工具、传错参数是常态。比如天气工具需要城市拼音，它传了中文。**解法：** 工具描述要像“给小学生写说明书”，并且要做**参数校验层**，不信任 LLM 的输出，用代码强制格式化。3. **容错与恢复**工具返回 404 或超时，Agent 经常直接崩溃或死循环。**解法：** 每个工具调用必须有超时保护、重试逻辑，并且要告诉 LLM“刚才那个工具失败了，这是错误信息，你换个方法”。---## 二、什么时候该用Agent，什么时候不该用？**不该用：**- 确定性的、固定流程的任务（比如每天定时备份数据） → 写代码，不要用Agent。- 单次调用就能完成的（比如翻译一句话） → 没必要绕一圈。**该用：**- **路径不确定**的任务。用户没说全流程，需要Agent自己规划、试错、调整。- **多步骤依赖外部反馈**。比如“监控这个网页，有更新就总结并通知我”。- **工具数量多，且用户不知道具体该用哪个**。**一个判断标准：**如果流程图里需要有“判断分支”且分支条件用户说不清，就用Agent。---## 三、现在的Agent框架，哪个值得学？坦白说：**LangChain 和 LangGraph 可以学，但别神化。**- **LangChain**：适合快速原型，但生产环境你大概率会自己重写。它的抽象层太厚，出了问题很难调试。- **LangGraph**：比LangChain更贴近“状态机”思维，适合复杂流程。如果你要做**循环、Human-in-the-loop**，可以学。- **AutoGen**：微软出品，多Agent对话机制不错，适合模拟多方协作（比如程序员+测试+产品）。但有一定心智负担。- **自己写核心逻辑 + 用现成的工具调用解析库**：很多一线团队在这么做。用基础Prompt + 函数调用功能，自己维护状态机。**我的建议：**从 **OpenAI Function Calling** 或 **Anthropic Tool Use** 的原生接口入手，自己手写一个简单的ReAct循环，再逐步加功能。这样出问题你知道去哪修。---## 四、一个值得做的小而美的Agent项目如果你想真正理解Agent，做一个**“个人事务调度员”**：**目标：**用户用自然语言说“下周二上午开个会，需要预定会议室，并提醒参会人”，Agent自动查日历空档→选会议室→发邀请→设置提醒。**为什么这个项目好：**- 需要读日历（工具调用）- 需要根据空闲时间做决策（规划）- 需要记住选了哪个会议室、哪个时间（状态管理）- 如果冲突，需要回退并建议其他时间（容错）**技术栈建议：**- 核心逻辑：自己写，用 OpenAI SDK 的 `tool_choice`- 状态：用 Pydantic 定义 Schema，每一步更新- 工具：Google Calendar API / 飞书开放平台（模拟）- 前端：Gradio / 纯命令行（先跑通逻辑）这个项目做下来，你对Agent的**幻觉问题、状态维护、工具可靠性**会有极深的理解。---你目前在Agent开发上是刚准备入门，还是已经写过一些Demo遇到了具体问题？如果卡在某个地方，可以展开聊聊。

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