什么场景下必须用GraphRAG？而不是RAG？

三月份各个公司会释放一大批岗位，算是春招的黄金时期，在这个期间一定要多投多面，不要畏手畏脚。机会永远是留给勇于尝试的人。年前准备好简历，三月份开始发力，金三银四加油。

问的几乎全是agent相关1. 自我介绍2. 实习经历3. 如何减少llm幻觉4. 模型效果如何评估5. mcp底层协议是什么6. skills的本质是什么7. 你觉得ai ide 设计的时候怎么定位，怎么防止类似数据库的幻读情况，如果让你来设计一个ai ide该怎么做 （acp协议和mcp协议，acp刚好前段时间了解过一些）8. 无算法9. 反问

offer1:小米南京汽车车载系统中间件软件开发包括车载系统诊断协议栈，刷写协议栈，以及对他们进行功能测试框架的开发offer2:上海大裂谷sharpa1、在 ARM 平台（Linux）上进行 MIPI 摄像头 驱动开发与调试2、移植和调试 V4L2 / Media Controller 相机驱动3、配置 Device Tree，完成 Camera → ISP → Video路4、打通上层应用（GStreamer / OpenCV）对接5、链路延时调优

总结一下最近面试的 agent 实习面试，包括深信服，anker，minimax，万物云，吉比特整体感觉是：不再考 “你会不会用大模型”，而是考 “你能不能把 Agent 系统跑在真实工程里”。下面把我遇到的高频 Agent 面试题，按模块系统性总结一下，供后来者参考。一、Agent 在学术 / 工程上是如何拆分的？高频问题：Agent 在学术上由哪些部分组成？和普通 LLM 应用有什么区别？二、上下文工程 vs Prompt 工程（几乎必考）高频问题：上下文工程和提示词工程有什么区别？三、如何减少幻觉（Hallucination）高频问题：Agent 如何减少幻觉？在工业场景下怎么做？四、多 Agent / 多异步任务下，如何防止上下文污染？五、RAG 流程（几乎场场都有）六、MCP vs Tool / Function Calling七、工程基础Redis 为什么单线程？HTTPS 握手流程？经典算法（课程表 / 拓扑排序）SFT/PPO/DPO/GRPO 的区别，微调一个大模型的流程是什么样的？