360前端有收到面试的嘛，一直是笔试通过，简历分配，待筛选😱

现在市面上关于 AI Agent（智能体） 的讨论越来越多，但大多停留在概念层面：自主思考、任务拆解、多智能体协同…… 听起来很高大上，却很少有人告诉你：AI Agent 的本质，到底是什么？对于开发者来说，与其听一堆虚无缥缈的名词，不如亲手写一个。今天我们不聊复杂理论，不套 LangChain、LlamaIndex 等框架，直接扒开 AI Agent 最底层的运行逻辑。仅用不到 200 行 Python 代码，从零手搓一个完整可运行的极简 Agent，逐行拆解核心模块，新手复制粘贴就能直接跑通。最终你到手的这个 Agent，具备四大核心能力：短期记忆对话：维护上下文，让无状态的 LLM 记住...

面试Agent的时候，面试官最喜欢问的是：什么是ReAct？能现场说一下ReAct的推理循环吗？然后就会直接甩需求：设计一个数据分析Agent，要能自主做SQL、跑数据、生成图表和结论。我被问到最多的问题就是“如果Agent执行到第三步发现数据有问题，你要怎么让它重新规划？”还有“怎么防止它无限循环？”说实话，这些问题已经不是考察Prompt了，而是考察你对任务拆解、状态管理、错误恢复的系统性思考。

1、阿里面试1、Linux系统方面1）进程和线程的区别（不能太书面化）（需要从内存角度，或者其他角度描述）需要用自己理解的方式去回答这个问题，如果你回答了xxx是基本单位，这样子是不行的。技术面试会追问你，需要你用自己的话去理解进程和线程。线程和进程是否是独立的？线程和进程的之间内存空间是否是共享的？进程和进程之间是否是共享的？2）线程之间是如何调度的比如说有两个线程：线程A和线程B，线程B要先于线程A运行，或者是线程B运行了多次之后在启动线程A，如何进行调度？3）非实时操作系统和实时操作系统的区别和选择，以及应用场景。2、C语言方面1）static的作用，函数中变量使用static的作用，它...