广州一路人RPA

很多人一听到这个问题，就开始罗列一堆技术名词：ReAct、Plan-and-Executor、Reflection、Multi-Agent…如果面试官继续追问：为什么会出现这些范式？各自解决什么？本质区别在哪？项目里怎么选？很多人可能就会卡壳了。这些范式实际上都在解决一个问题：当任务越来越复杂时，如何让 Agent 变得更可靠？随着任务从简单的单工具调用，发展到多步骤长任务、跨领域复杂任务，再到企业级生产任务，Agent 暴露出一系列问题：长任务容易失控偏离目标、输出质量不稳定、单 Agent 上下文窗口有限、生产环境缺乏可控性与合规性等等。不同范式针对不同阶段的核心痛点提出了解决方案，但同时...

有没有大佬给点建议

只能说兄弟们坚持

一、 考试目标量化明确目标：总分400（100+100+200），150分即可通过。这意味着无需追求满分，策略性地获取分数更为关键。常见组合：前两题分别拿到80%和70%的用例通过率，第三题即使0分，也可通过。建议将主要精力投入前两道一星题。二、 核心考点分布与权重根据真题统计分析，考点分布如下：1.一星题（100分x2）：占比约70%的分数字符串处理（30%）： 最高频考点。包括IP地址分类、协议解析、日志过滤、键盘输入模拟等。核心是掌握split()、正则表达式、字符遍历与状态机。哈希表与统计（20%）： 用于计数、去重、建立映射。典型题目如“生日礼物统计”、“文档特征提取”。栈与队列（1...