Q1：请⽤你⾃⼰的话定义 LLM Agent，并说明与单次调⽤的差异。答案：LLM Agent 是以⼤语⾔模型为推理核⼼，在 多轮 中与外部环境交互，通过 规划、记忆与⼯具 完成复杂任务的系统。与单次调⽤的差异在于：单次调⽤是 开环⽣成；Agent 是 闭环决策，每步可依据⼯具返回更新状态，直到终⽌条件。追问：若没有外部⼯具，还能叫 Agent 吗？答案：可称为「弱环境」Agent，仅有对话记忆与推理；但仍可有内环多步 CoT 与⾃我验证。⾯试中强调是否存在「⾏动—观察」循环更清晰。Q2：Agent 的记忆⼀般怎么设计？答案：分层设计最常⻅：⼯作记忆（当前轨迹与关键结论）+ 会话记忆（摘要滚动...

要求每天至少对话100次🤣现在必须得all in AI了

搞笑呢？？？？？

刷到有人问华泰星战营，翻下去年的经历，随便写写。bg：本天津大学，硕新国立，江苏人。当时其实主要是想找个暑期实习，对秋招有帮助那种。华泰base南京，我肯定重点看。没想着一定要拿offer，就觉得能去券商科技部门体验一下挺好的。结果……后面真拿到了，还拿了最高档奖金。我做的课题：金融领域有个痛点——前台写报告需要翻大量资料找数据，纯纯体力活。我们搭了个智能体，用大模型编排了一套流程：海量文本去重→提取→再加一个“反思”节点。就是第一轮提取的结果不一定符合需求，让大模型自己反思一下上一轮的结果，循环迭代，直到输出满意的东西。最后还要转成md这种指定格式。相当于一个“提取+反思”的循环结构，帮前台...