一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...

有点搞笑了哈哈哈😂

        AI能写代码、做报表、排查bug，帮我们摆脱繁琐重复劳动，但我们难免焦虑：AI如此强大，究竟有什么做不到？我们的价值会被完全取代吗？               答案藏在需要温度与共情的瞬间。        AI能生成华丽的安慰话术，却替代不了发自内心的倾听、真诚的陪伴与职场间的默契理解。它能捕捉文字情绪，却体会不到背后的欢喜与遗憾，就像病人需要的是医生的关切，而非AI的冰冷建议；失意者需要的是懂他的共鸣，而非千篇一律的...