滴滴三面

这段时间越来越强烈的一个感受是：现在不少人对 Agent 开发的理解，还停留在“接个大模型接口 + 配几个工具 + 跑个演示页面”这个阶段。但只要项目开始往真实场景走，问题立刻就会从“能不能跑起来”，变成“能不能稳定工作”。也就是说，Demo 阶段拼的是搭建速度，落地阶段拼的是系统能力。真正折磨人的，从来不是那几行 API 调用代码，而是后面一整串工程问题：工具该怎么组织，模型才能正确选用？检索链路怎么设计，召回效果才足够稳定？上下文越来越长时，记忆如何管理？模型一本正经胡说八道时，系统如何收口？想让体验更自然，流式输出该怎么处理？这些才是 Agent 开发真正开始“见水平”的地方。先说一个现...

都怎么样了啊？兄弟们，我这在boss上沟通基本都不要我的简历就拒了

各位前辈好 浙大本科，0实习0科研0绩点，唯一优势可能学校大作业做的比较扎实（但没啥用）。留学实习两手抓，现在开始学开发还来得及在暑假找到实习吗？以及简历上需不需要放一个魔改的项目呢？简历目前是ai做的，求建议拷打。

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. ...