1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...

28届985本，科班，一直走的是本科就业的路子，学习Go后端，曾经还因为周围人卷保研而自己早已踏上了“正确的道路”而沾沾自喜。现在大二下，工程和算法能力还可以，但保研基本无望，也不想考研。愈发觉得自己所谓“正确的道路”可能并不是多么明智，AI以惊人的速度进化，一年之后或者两年之后，后端还存在吗？大部分的工作是否都和AI算法之类的强相关呢，但这又是一个需要研究生以上学历、需要卷论文的方向，本科就业者基本碰不到。自己的本科学历会不会在后端工作一两年就被“降本增效”了，或者是到了大三大四根本找不到对口的工作了？抱歉，可能我有点想到哪说到哪了，我不知道自己是不是在杞人忧天，现在有点迷茫，希望各位已经进入业界的大佬能够给我指条明路，谢谢！

这可能是目前 AI 面试中最拉开差距的一环。大部分求职者的简历上写着“通过优化 Prompt，提升了生成质量。”面试官往往会微微一笑，紧接着抛出一记灵魂暴击：“那你怎么定义‘质量提升’？你怎么用数据证明，你的 模型 跑得比昨天更好？”这个时候，如果你挠挠头回答：“我自己抽查了几条结果，感觉变好了……” 那基本就凉透了。正所谓乱花渐欲迷人眼，靠人工“抽盲盒”式的肉眼查验，很容易陷入“只看好案例（Cherry-picking）”的自欺欺人中。在真正的工程落地面前，这种“凭感觉”根本站不住脚。回答应该直接把 Eval（评估）体系拍在桌面上：“在修改任何一行核心逻辑或 Prompt 之前，我会构建一套...