开发你的agent的时候，用的是什么流程？为什么用这个流程？ 用的是React流程：先推理->调用工具执行->观察 循环迭代知道任务全部完成 适合工具调用场景：ReAct 的流程天然适合工具调用，因为每一步都可以根据上一步的观察结果决定下一步做什么。 可解释性比较强：ReAct 的执行轨迹通常比较清楚 容错能力更好：如果工具返回失败、结果不完整，ReAct 可以继续调整策略 模型和 Agent 的区别是什么？ 模型只负责输出，不能自主感知、自主决策、自主执行，而Agent可以自主感知、自主决策、自主执行 自主感知：环境输入获取能力 自主决策：基于当前状态选择下一步做什么 自主执行：...

攒人品中～ 1. 什么是 AI Agent？它包含哪些核心组件？2. 详细讲解一下 ReAct 框架的原理3. LLM 是如何实现工具调用的？详细讲讲 Function Calling 的底层机制与执行流程4. 如何解决 Agent 工具调用时的“幻觉”（如编造 API、传错参数）？5. 为什么 Agent 经常会陷入“死循环”（Loop）？工程中如何兜底？6.  Agent 中如何实现长文本和长期记忆的管理与检索？7. Agent 的耗时过长，有哪些工程侧和基座侧的优化手段？8. RAG 系统和 Agent 结合的形态（Agentic RAG）与传统 RAG 有何核心区别？9. 当 Agent 需要调用多个工具，或者工具之间存在依赖关系时，调度引擎该如何设计？10. 如果 Agent 对话上下文窗口溢出或出现“记忆遗忘”（Lost in the Middle），该如何处理？11. Agent 在实际生产落地（例如自动化运维 AIOps、智能客服）中遇到的最大痛点是什么？如何解决？12. 什么是 Multi-Agent 系统？13. Agent 复杂任务分解的常用策略是什么？14. 什么是 Self-Reflection机制？在代码生成或故障排查 Agent 中如何应用？15. 如何设计 Agent 的流式输出以提升用户体验，特别是包含工具调用和多次大模型交互时？16. 开源模型的 Function Calling 能力较弱，如何通过微调或 Prompt 提升？18. Agent 的Planning模块有哪些主流的实现方式？（如 Step-by-step 与 Plan-and-execute 的对比）20. Agent 的推理（Reasoning）范式有哪些？（CoT / ToT / GoT 等）21. Agent 的记忆机制有哪些分类？（Short-term / Long-term / Working Memory）23. 在多智能体协同中，如何解决 Agent 之间的冲突或无限争议问题？24. Agent 开发中的系统安全风险有哪些？（如 Prompt Injection、沙箱逃逸、越权执行）如何防范？25. 做 Agent 开发，对底层 LLM 的能力（如指令遵循、长文本解析、结构化输出）有哪些具体要求27. DSPy 是什么？它在 Agent 提示词优化和流程构建上有什么优势？28. 基于强化学习的 Agent与传统基于 Prompt 的 Agent 有何区别？29. 如何让 Agent 具备自我学习或经验沉淀的能力？

😁 自己节前都请假了，还说什么节奏快要用人。。。。真是mean的要死😁

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享实习经历介绍&提问 10min项目 介绍 3min。八股10min1.C++析构函数可以是虚函数吗？2.C++直接定义一个空的类，编译器默认会生成哪些函数？3.TCP/IP有哪几层？4.IP协议和UDP协议有什么区别？5.ip udp分别在网络的哪一层？IP层具体做了什么工作？udp做了那些工作？6.数据报协议和流协议的区别是什么？7.什么情况下用多进程，什么情况下用多线程？8.进程间的通信方式有哪些？手撕 10min力扣mid 240. 搜索二维矩阵 II闲聊 10min闲聊：平时写代码用AI多不多？觉得MCP服务还有发展空间吗？用过龙虾吗？