一面：1.agent会话中redis是怎么存储的？key是怎么设置的？2.skills是具体是怎么设计的？3.工具是通过什么样的方式暴露给ai的?4.为什么没有选择使用mcp暴露？5.如果工作量特别大的话，把所有工具都塞给提示词会出现什么问题？6.在工具调用的情况下，比如说大模型调了一个不存在的工具，或者调用的时候参数传错了怎么办？你是怎么降低这个情况的？7.讲解一下ReAct框架8.ReAct框架有没有什么优缺点？9.说一下langchain和langgraph的区别？分别的痛点10讲一下项目中的langgraph的状态转移机制11.大模型产生幻觉的原因有哪些？？有什么手段可以缓解这个问题1...

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

  史上最尬，没有之一😂 我是社招。

1. Agent 的架构设计一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口，负责接收用户问题和上下文；中间是决策层，负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层，真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层，维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是“能不能想”，而是“想完之后能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现RAG ...