时长:30min(应该是我比较菜)自我介绍，对Agent项目拷打20min，几个关键问题没有回答的很好，这时候就感觉寄了。回答的不太好的问题。1.整个系统为什么这么设计，解决了什么问题？之前的方法没有解决吗？2.短期记忆具体是怎么用的，效果怎么测？3.怎么判断上下文过长，具体?一些知识性考察：1.Deepseek是怎么做负载均衡的？2.设计一个Agent要考虑哪些方面，怎么设计？

何意味😄

一、基础打底（所有人必学） 1. 编程基础（核心：Python） Python语法、函数、类、文件IO、异常处理 常用库：requests、json、pydantic、asyncio 数据结构：列表、字典、队列、栈、图（基础） Git基础：代码管理、分支、提交 2. AI与大模型基础 LLM原理：Transformer、上下文、token、幻觉、温度 主流模型：GPT4o、Claude 3、Qwen、Llama 3、DeepSeek 模型调用：API密钥、请求格式、流式输出、错误处理 基础NLP：意图识别、实体抽取、文本分类、摘要 3. 提示工程（Agent灵魂） 基础：角色设定、清晰指令、格...