本文面向前端Agent面试备考，系统拆解前端Agent四大核心模块（LLM核心引擎、工具调用、记忆存储、ReAct编排），梳理各模块面试高频考点与易错点，补充考点对应表、Mermaid架构图，详解前端场景下Agent工程落地关键，助力考生快速掌握核心考点，应对面试中的原理、实战类提问。前端Agent面试高频考点对应表LLM核心引擎（前端适配）1. 前端调用LLM模型的选型与优化；2. 前端Prompt工程实战；3. 上下文Token控制前端场景下模型适配（轻量化、请求效率）、Prompt编写技巧忽略前端Token限制，Prompt冗余工具调用（前端场景）1. 前端Agent常用工具封装；2. ...

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

这份题不是随便凑出来的 100 道，而是从大量面经和题目里 筛出来的高频题。我整理了上百套校招、实习、校招的大模型相关面试题，又结合公开平台上反复出现的问题，把那些 出现次数最多、覆盖岗位最广、面试最容易问到 的内容统一收拢，最后形成这套 大模型常考面试题100道1. Transformer 的整体结构是什么？答：Transformer 最早是 Encoder-Decoder 结构。Encoder 每层主要是多头自注意力和前馈网络，Decoder 每层除了 masked self-attention 和前馈网络，还多了一个 cross-attention，用来关注 Encoder 的输出。不过...