1. 你做过的 Agent 项目里，Agent 和普通问答系统最大的区别是什么？普通问答系统更多是输入一个问题，模型生成一个回答，核心在回答质量。Agent 更强调任务闭环，不只是回答，还要规划步骤、调用工具、拿到结果、根据结果继续下一步，最后把任务完成。也就是说，问答系统重点是“说”，Agent 重点是“做”。如果项目里接了数据库查询、知识库检索、接口调用、审批流或者脚本执行，那基本就已经不是单纯的聊天系统了。2. 你怎么理解 Agent 的核心组成？一个完整的 Agent 一般包括模型、Prompt、工具、记忆、规划、执行控制这几部分。模型负责理解和推理，Prompt 负责约束行为，工具负...

目前大三，投了百家公司，约面很少。请问是简历哪里有问题吗

四段实习经历，三段大厂。。春招至今0面试。。。受到好大的打击啊

1. 你做的 Agent 项目，完整链路讲一下完整链路一般是用户问题进入后，先做意图识别和 query 改写，再根据意图判断走纯 RAG、RAG + Tool，还是多 Agent workflow。检索阶段会做混合召回，再用 rerank 精排，拼接上下文后交给大模型生成。如果涉及订单、机票、酒店这类实时数据，会通过 function calling 调后端接口。最后返回答案时，会附上引用、置信度或者兜底话术。二面一般会继续追问每一层为什么这么设计，以及哪一层最容易出问题。 def agent_pipeline(query, user_profile): intent = detect_int...