这个是4.30的面经 我一直没来得及整理1. 自我介绍，包括个人背景、经历，以及 AI 大模型如何融入学习和实践2. 使用 AI Coding 工具时遇到过什么问题，怎么解决答案：AI Coding 最大的问题不是不会写代码，而是它容易写出“看起来能跑但不符合项目约束”的代码。比如它会新增不必要的抽象层、改动无关文件、吞异常、遗漏权限校验、把敏感字段打进日志，或者生成一个和团队代码风格完全不同的实现。我的做法是先给它明确上下文和边界，不让它自由发挥。比如只允许修改指定文件，不允许改接口签名，不允许新增依赖，不允许修改数据库 schema。生成代码后，我会先看 diff，再跑测试，再重点 rev...

第一次实习的时候啥也不懂mentor第一天跟我说的。我说好。我以为只是第一天这样。第二天——"你先看看文档。"第三天——"你先看看文档。"第五天我鼓起勇气问："那我后面大概做什么方向？"他说："不急，先熟悉。"我点开过的文档数了数，三十多篇。每一篇我都有认真看实在无聊，我打开同学群看看大家都干啥呢。有人说他入职第一天就改了bug。有人说他mentor每天带他review代码。有人说他们组上周聚餐了。我每天的成就是：又看了五篇文档。上了一周班后，晚上我收工位走出公司，那一刻我突然明白"你先看看文档"是什么意思。不是让我熟悉。是他也不知道让我干嘛。我真的谢

难受，整个面试环节就一个地方回答错了也被挂。面试官这速度太快了吧，才4个小时就给我挂了

Q1：请⽤你⾃⼰的话定义 LLM Agent，并说明与单次调⽤的差异。答案：LLM Agent 是以⼤语⾔模型为推理核⼼，在 多轮 中与外部环境交互，通过 规划、记忆与⼯具 完成复杂任务的系统。与单次调⽤的差异在于：单次调⽤是 开环⽣成；Agent 是 闭环决策，每步可依据⼯具返回更新状态，直到终⽌条件。追问：若没有外部⼯具，还能叫 Agent 吗？答案：可称为「弱环境」Agent，仅有对话记忆与推理；但仍可有内环多步 CoT 与⾃我验证。⾯试中强调是否存在「⾏动—观察」循环更清晰。Q2：Agent 的记忆⼀般怎么设计？答案：分层设计最常⻅：⼯作记忆（当前轨迹与关键结论）+ 会话记忆（摘要滚动...