好好享受人生地过程

1.介绍你的agent项目，为什么做？能解决什么问题？有什么收益？2.知识库agent是搭建在哪里，线上？还是线下？3.大模型是如何选型的？4.RAG知识库的搭建流程？5.在RAG系统中，文档分割大小和检索TopK参数的选择是如何确认下来的？6.你的Mutil-Agent是如何协同的？7.有没有做过本地化部署的模型？8.另一个项目拷打...9.反问...总共耗时在25分钟左右

工科女，想将来拿到满意offer，一志愿没上岸，现在面临调剂去本科层次没有本校高的学校，还是就业（目前0offer），还是二战考92

稳稳的寄了。Q：你的 Agent 具备上下文记忆功能，基于 ReAct 模式，目前实际运行中最多能支持多少轮对话？Q：在 ReAct 模式下，Agent 需要频繁调用工具。考虑到不同大模型（如 Kimi 支持 20 万+ token，DeepSeek 支持 10 万+ token）的上下文窗口限制，您在执行过程中是否遇到过因工具调用次数过多（N 次）导致 Token 超出限制（撑爆上下文）的情况？如果有，是如何处理的？Q：在问答类场景中，如果 Agent 陷入死循环（例如反复搜索不到内容，不断重复“查看文件 - 搜索文件”的操作），有什么机制来检测并处理这种异常情况？Q：项目基于 MCP 协议集成了服务器资源查询、数据操作和校内文档检索，为什么没有考虑集成外部互联网资源的检索能力？Q：像 Codex 这类代码模型，其内部显然不是基于向量检索的。您是否研究或思考过 Codex 内部的文件检索策略是如何实现的？Q：目前 OpenClaw 比较热门，您是否阅读过相关源码或研究过其技术实现？Q：您提到了“服务器辅助开发”功能，是基于 Plan-Execute-RePlan 的方式实现的。能否详细讲解一下这一功能的具体实现逻辑？Q：你实现的“Plan-Execute-RePlan”流程与 Minus 这种有什么区别？

其实不知道怎么挂的因为聊的还行。具体就是业务随便问问