想做 Agent，还有产品 & 解决方案岗

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...

现在感觉网上agent课程太多太杂了，很难找到一个比较好的agent课程。兄弟们有没有推荐的课程或者渠道，有偿

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...

双9（中间有gap)，走java后端，项目搞了个后端+rag。实习投的比较晚，4月初才开始投，到现在的情况是：只有一个小公司给了实习，但是太小了，不想去。其他中大厂，投了一大堆，不是在走流程，就是直接挂简历，到现在面试机会都寥寥无几。同门走agent开发，都拿到offer了。我现在焦虑得团团转，都准备考公考编得了。本来想走选调，结果发现，很多好的岗位要求党员，现在去走流程也来不及了。感觉失败彻底