1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...

春招实习都投了好多，全是拒绝，有一两个面试，面完也觉得希望渺茫，果真应证了那句26届学院本，buff拉满了

各位前辈好 浙大本科，0实习0科研0绩点，唯一优势可能学校大作业做的比较扎实（但没啥用）。留学实习两手抓，现在开始学开发还来得及在暑假找到实习吗？以及简历上需不需要放一个魔改的项目呢？简历目前是ai做的，求建议拷打。

1.上来直接一道hard LC2050并行课程III，几乎一模一样说了给20分钟，结果快30分钟还不打断我，我自己放弃了2.RAG解决了什么问题，有什么优点和缺点3.RAG多种召回策略有逻辑冲突怎么办？刚说了BM25+相似度召回，被说不对，然后他说意思是段落通过不同方式召回，需要逻辑通顺，然后我又说分块overlap，估计也不对4.Mcp怎么注册tool工具5.设计大模型调用工具的过程6.skills是解决什么问题的7.MySQL如何优化查询数据说了慢查询日志explain索引，要求补充（不许用redis），说了RR改成RC，还有buffer pool局部性原理，看样子也没说道点子上8.Red...