基础得先打牢。LLM的基本原理要懂，不需要能训练模型，但得知道prompt怎么写、上下文窗口是怎么回事、为什么模型会幻觉。这些是地基，地基不稳上面全是空中楼阁。然后是框架。LangChain和LlamaIndex是目前用得最多的，几乎每个Agent项目都绕不开。但别只会调API，得理解它们的设计思路，比如chain是怎么串联的、memory是怎么管理的、tool calling是怎么实现的。RAG是必学项。Agent大量依赖外部知识库，向量数据库至少要会用一个，embedding是怎么回事要清楚，检索策略怎么优化要有概念。工程能力别忽视。Agent本质上还是个软件系统，API设计、异步处理、错...

这种是套路吗

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

一面项目阐述，引出问题头文件的包含？宏的作用，宏定义的函数？vector的使用，扩展内存这些？虚函数理解，底层？二分法的应用？（说了AVL平衡二叉树）红黑树的怎么保持平衡的？（同5：说了AVL平衡二叉树）map和unordered_map的区别，关于hastable表的实现？ROS的里面的知识？（不会，没有答出来，简历删除掉）Git的base rebase merge的使用场景嵌入式 IIC 和SPI具体使用，以及相关的配置。IIC的上拉电阻？（两个作用，高电平，开漏输出）进程间通信Linux系统如何使用，交叉编译器使用过吗？linux驱动没有写过是吧C/C++的基本问题（一些常见的八股文，整...