一、基础概念类说说你对 Agent 的理解，和传统 LLM 有什么区别？常见的 Agent 架构有哪些？ReAct、Reflexion、Plan-and-Solve 你用过哪些？Tool Calling 原理是什么？怎么保证工具调用稳定？RAG 和 Agent 怎么结合？各自适用什么场景？二、技术实现类你做过的 Agent 项目流程是怎样的？从 0 到 1 怎么搭建？如何做 Prompt 工程优化 Agent 的思考与执行？多轮对话中怎么维护状态、记忆和上下文？遇到模型拒绝执行、幻觉、工具调用失败怎么解决？有没有做过多 Agent 协作？任务如何拆分、调度？向量数据库怎么选？chunk 大小、...

求内推

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

先给核心结论：Agent面试的核心逻辑，永远是「基础概念验证→落地能力验证→思考深度验证」，所有的问题都围绕这三层展开，面试官不是看你背了多少概念，是看你有没有真的把Agent用起来、有没有解决过真实的落地问题。下面分6大模块，把Agent面试的高频问题、回答核心要点、加分技巧，全给大家讲透，建议收藏。一、基础概念必问题（面试开场第一道门槛，答错直接凉）这类题是面试的敲门砖，主要验证你对Agent有没有基础认知，答错了基本一面就挂，回答核心是「讲清本质，结合自己的理解，别只背概念」。你理解的AI Agent是什么？和大模型对话、RAG应用有什么本质区别？1. 核心定义：AI Agent是能感知...