1.在设计 AI Agent 长期记忆模块时，你会如何权衡向量数据库检索的成本与召回精度？并简要说明短期记忆与长期记忆在架构上的主要区别。2.许多客户会使用 RPA 实现流程自动化，你认为在哪些具体场景下必须引入 AI Agent，而不是继续使用传统 RPA？两者的核心边界是什么？3.如果让你设计一款面向电商客服的 AI Agent，你会如何定义它的核心成功指标？除响应速度外，还有哪些指标能体现 Agent 的真实问题解决能力？4.当用户反馈 Agent 执行任务结果不准确时，作为产品经理，你如何通过可观测性系统定位问题根源：是 Prompt 问题、模型能力问题，还是工具调用问题？5.结合 Transformer 架构的基本原理，解释为什么在复杂任务拆解中，使用思维链（Chain of Thought）提示技巧通常能提升模型的推理效果。

标题：从零入门Agent开发，保姆级学习路线｜双非本科靠它拿到AI岗offer太懂零基础入门的迷茫了。很多人一上来就啃大模型底层源码、背Transformer公式，越学越懵，最后直接放弃。其实入行Agent开发，根本不用一上来就死磕底层原理，先跑通闭环、再深入原理，先做应用、再挖底层，才是普通人最高效的学习路径。今天把这套从零到一的学习路线全部分享出来，校招/转岗的同学直接抄作业就行。第一阶段：入门筑基期（1-2周）—— 搞懂本质，搭好基础环境这个阶段的核心目标：搞懂「Agent到底是什么」，搭好开发环境，跑通第一个最简单的Agent demo，建立正反馈，绝对不要一上来就啃理论。必学核心内容...

努力拥抱AI中…1. ai coding部分，面试官问我拿到这个题目，是怎么思考的，看了我写的提示词2. 我平时对ai的使用，多维度的，可以是写代码，或者日常聊一些稀奇古怪的3. 身边同学对ai的使用情况4. 写代码用ai辅助的频率，写完自己会review嘛5. 你觉得现在ai的能力边界在哪里6. 你对agent怎么看，假如所有的模型训练数据没有太大差别，那么现在的agent与内部的llm有很强的关系嘛7. 你觉得好的harness是什么样的8. 碰到了新知识，是倾向于了解原理，还是先上手使用9. 假如实际开发，产品经理和程序员对线讨论需求 ，这和我们和ai讨论需求的差别在哪10. 你平时是怎么学习新知识的，有哪些渠道和方法11. 一些概念吧，多agent，skills，自己有没有写过啥skills12. 你提到sdd，为什么要用规范驱动呢？好处是什么13. 传统的编程范式，和使用ai开发的区别，你是怎么样看待的

如何建立Agent迭代优化？核心是围绕 「目标锚定 - 数据驱动 - 指标监控 - 分层优化 - 验证闭环」 构建一套可落地的体系，既要体现对 Agent 核心能力的理解，也要突出业务价值导向和跨团队协同思维。一、明确迭代目标：对齐业务价值，拆解核心能力维度💡 Agent 的迭代不能盲目，需先明确业务目标和能力边界，避免 “为优化而优化”。1. 定义核心业务目标结合 Agent 的应用场景（如智能客服、数据分析、电商导购），确定终极优化目标，例如：客服 Agent 的目标是提升问题解决率、降低转人工率。2. 拆解 Agent 核心能力维度对应业务目标，拆解 Agent 的核心能力模块，每个模...