1. 你做过的 Agent 项目里，Agent 和普通问答系统最大的区别是什么？普通问答系统更多是输入一个问题，模型生成一个回答，核心在回答质量。Agent 更强调任务闭环，不只是回答，还要规划步骤、调用工具、拿到结果、根据结果继续下一步，最后把任务完成。也就是说，问答系统重点是“说”，Agent 重点是“做”。如果项目里接了数据库查询、知识库检索、接口调用、审批流或者脚本执行，那基本就已经不是单纯的聊天系统了。2. 你怎么理解 Agent 的核心组成？一个完整的 Agent 一般包括模型、Prompt、工具、记忆、规划、执行控制这几部分。模型负责理解和推理，Prompt 负责约束行为，工具负...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1、实习拷打2、Agent项目是实习项目还是个人项目?3、Agent在学术上由哪些部分组成?4、Agent如何减少幻觉?在工业场景下怎么做?5、多Agent/多异步任务下，如何防止上下文污染?6、讲一下Agent中的"长短期记忆"7、了解过Agent的设计范式吗?8、Channel和传统的锁(Mutex)在实现并发控制时有什么区别?各自的适用场景是什么?9、Redis为什么单线程?10、当P的本地队列为空或者不为空时，它会怎么去调度G(协程)?11、Redis支持哪些数据结构12、为什么Redis的速度这么快13、如何实现一个类似淘宝搜索框的实时商品名称模糊搜索功能?14、实时输入联想与输入完成后点击搜索在技术实现上有什么本质区别?15、实时搜索通常使用什么网络协议(如WebSocket)?你了解或有使用过吗?讲一下16、请详细说明微信扫码登录的完整流程和背后发生的原理17、在微服务架构中，服务发现和负载均衡是如何实现的?

1. 如果让你从 0 到 1 设计一个企业级 Agent 平台，你会怎么划分 Planner、Memory、Tool、Knowledge、Runtime、Evaluation 这几个模块？边界怎么定？我一般不会按“大模型功能”来拆，而是按“责任是否稳定”来拆。Planner 只负责决定下一步做什么，不负责真正执行；Tool 只负责把外部能力标准化，不参与推理；Knowledge 负责把文档、结构化数据、权限和索引组织成可检索资产；Memory 只存跨步、跨轮、跨会话还需要被引用的信息；Runtime 负责状态推进、超时、重试、回放和观测；Evaluation 则独立出来，不跟在线链路耦合，因为...

下周开始我要白天上班偷产出晚上下班练算法有空就去学 ai五月我要进大厂