1. 自我介绍2. 项目介绍3. 多 Agent 项目中遇到了哪些难点，怎么解决的？4. RAG 项目中的创新点5. 你说一直对 AI 感兴趣，经常追踪 AI 发展的前沿动态，最近了解到哪些 AI 相关的动态？最近在学什么 AI 相关的知识？6. 手撕：力扣 395：至少有 K 个重复字符的最长子串（只剩 10 分钟了，没写出来，把函数框架写好了，说了说大致思路）这面试官看起来不是个省油的灯，迟到了两分钟先不说，回答的时候一会站起来活动活动，那边还有对话杂音（估计是和员工说话），整个过程他也皮笑肉不笑的，感觉要寄

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

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引言大部分人简历上写的 Agent 项目，技术链路是这样的：接收用户输入 → 调 LLM → 解析工具调用 → 执行工具 → 返回结果。这是 Agent 的"最小可用版本"，能跑通，但没有任何区分度——2026 年了，跟着任何一个教程都能搭出来。尤其 RAG 相关的大家已经觉得烂大街了，评论区也有同学吐槽真正让面试官觉得"这个人做过真东西"的，是那些教程里不会教、但生产中必须解决的进阶问题。以下逐个拆解。一、Agent Harness：Agent 不是一个模型调用，是一个运行时是什么：Agent Harness 是 Agent 的"执行骨架&q...