1. 你怎么理解 Agent，和普通大模型问答最大的区别是什么？答：普通大模型问答更像是“你问我答”，核心是根据上下文生成一段自然语言。Agent 不一样，它更像一个会做事的系统，除了生成文字，还要能理解任务、拆解步骤、调用工具、读外部信息、根据执行结果继续往下走。所以 Agent 的重点不是“模型会不会说”，而是“模型能不能在复杂任务里做对决策”。比如普通问答模型适合解释概念，Agent 更适合处理像“帮我查一下某个信息，再结合文档输出结论，最后按固定格式返回”这种任务。如果放到手机或系统场景里，Agent 往往还要接系统能力、应用能力和设备能力，这就不再只是聊天了。2. 你如果做一个手机端...

是简历有什么问题吗，求大佬指点要玉玉了

全篇不会教你怎么去给Agent创建Skill，而是教会你什么是好的Skill、坏的Skill以及究其原因。什么是Agent Skill一个根本性的误解大多数人听到“Agent Skill”，首先想的是：教会AI去做某件事情但是你有没有想过，现在的大模型已经不知道喂了多少东西了，像维基百科、Word问单号、github代码仓这些，都不需要你教给大模型那么Skill到底是个什么？Skill是知识的外化机制从作用机制上来说，Skill其实教会模型怎么去做？传统AI，知识都被锁在了模型参数当中，你如果像给模型去塞一些新的技能？怎么做？ 传统方式： 收集数据 → 设置 GPU 集群 → 参数训练 → 部...