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...

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影石一面 2025.10.20二面问了一些开放型问题，为什么学前端之类的是否参与过埋点体系的建设及承担的工作？埋点的发送方式及发送目的地？将 React 的 CSR 页面迁移成 SSR 时遇到的问题？CSR 和 SSR 时页面远程数据请求的区别？SSR迁徙SSR 时因可能没有 cookie，如何解决用户鉴权问题？SSR迁徙上线后 FSP 从 90 缩短到 1.8 秒以内 的情况？性能指标采集？React 函数式组件和类组件的区别？localStorage 和 cookie 的区别？Cookie的特性SSE（Server-Sent Events）是什么？HTTP2 的其他特性？tree shak...