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...

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灵神太强了，写力扣没这么爽过

第 41 题：提示工程（Prompt Engineering）及其核心原则 题目 什么是提示工程（Prompt Engineering）？其核心原则是什么？ 一、什么是提示工程？ 提示工程（Prompt Engineering） 指通过设计输入给模型的文本（及可选格式、示例、约束），以引导模型产生符合任务需求的输出，而不改动模型参数。包括：指令怎么写、是否加示例、是否用 CoT、如何结构化、如何控制输出格式与边界等。它是连接“用户意图”与“模型能力”的桥梁，在零样本/少样本场景下尤其重要。 二、核心原则（面试必答）  清晰与具体：指令要无歧义，明确任务类型、输出形式、边界条件（如“用一句话”“...