1、自我介绍我主要做的是大模型应用和 AI Agent 相关开发，平时接触比较多的是 Prompt 工程、RAG、工具调用、工作流编排、上下文管理、模型评测和服务化落地。技术栈以 Python 为主，也做过接口开发、异步并发、日志监控和效果优化这类工程工作。相比只关注模型本身，我更关注模型放到真实系统里之后，怎么把效果、稳定性、延迟和成本一起做好。2、提示词模板是怎么构建的提示词模板本质上是在给模型定义任务协议，而不是简单写一段说明。一般会包含角色设定、任务目标、输入数据、约束条件、输出格式和示例。比如让模型做工具调用时，提示词里通常会明确：你是什么角色你要解决什么问题什么情况下需要调用工具工...

1、Function Calling 和传统工作流有什么区别？传统工作流是提前把流程写死，比如先做意图识别，再查知识库，再调接口，最后生成答案。它的优点是稳定、可控、方便测试，缺点是灵活性差，场景一复杂就要不断加规则。Function Calling 是把“什么时候调用工具、调用哪个工具、参数是什么”交给模型决定。它更灵活，适合开放式任务，但稳定性会差一些，容易出现乱调工具、参数错误、重复调用的问题。线上一般不会纯用其中一种，常见做法是：主流程用工作流控住，局部节点再放给模型做 Function Calling，这样既有灵活性，也不至于失控。2、多轮对话里上下文太长了怎么处理？不能把所有历史对...