1. Agent 的架构设计一个完整的 Agent，一般不是单独一个大模型就能跑起来，核心会拆成几层。最上面是任务入口，负责接收用户问题和上下文；中间是决策层，负责意图识别、任务拆解、规划和工具选择；下面是执行层，真正去调工具、查知识库、访问服务；最后是记忆和状态层，维护多轮上下文、历史执行结果和中间变量。如果做得再工程化一点，通常还会加一个校验层。因为模型规划出来的步骤不一定总是对的，工具参数也可能填错，所以在执行前后都要做检查，比如参数合法性校验、工具返回结构校验、结果一致性校验。Agent 真正难的地方不是“能不能想”，而是“想完之后能不能稳定执行”。2. RAG 的检索如何实现RAG ...

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

秋招0offer，估计简历有问题   

1.企业微信CLI3月29日，企业微信 CLI 开源项目上架 Github 社区，开放企业微信消息、日程、文档、智能表、会议、待办、通讯录等核心产品能力，支持主流 AI Agent调用。下载地址：GitHub2.CLI可使用的能力3.如何安装使用CLI3.1 前提环境要求：Node.js（npm/npx）创建并获取长连接方式机器人的 Bot ID 和 Secret3.2 安装安装 CLInpm install -g @wecom/cli安装 CLI SKILL（必需）npx skills add WeComTeam/wecom-cli -y -g3.3 快速开始配置企业微信机器人凭证（交互式，...