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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、...

高层已经被AI彻底洗脑，看着大厂all in AI，不在生产一线的高层们紧随其后。年前还在和同事讨论一个接口怎么调优，过完年突然就成了领导口中的古法古董。和主管聊下来满是无奈和叹气，我无奈刚毕业经历疫情又是ai下岗潮。主管无奈写了十年java现在一文不值，年龄没优势退休又还早。“无论以往工作能力，工作贡献，只评估AI使用能力，成立AI精英小组，其他全部淘汰”周末两天闭不好眼，手头工作没有做完，粪山代码增效不了，ai知识没有背完，简历没有改好，只能看着炸弹倒计时一直倒数

1. 自我介绍2. 介绍一下你的项目3. MCP 和 Skill 的区别是什么MCP 更像标准化的能力接入协议，解决的是“模型怎么发现、描述和调用外部工具”的问题；Skill 更像高层动作抽象，解决的是“把多个工具和步骤封装成一个可复用能力”的问题。MCP 关注接口层和通信层，Skill 关注语义层和任务层。一个 Skill 可以内部调用多个 MCP 工具，但对上层 Agent 来说它仍然是一个原子动作。生产里如果把两者混为一谈，最后会变成工具越接越乱，Agent 决策空间越来越大，稳定性越来越差。4. 你怎么理解上下文窗口，哪个部分最占用 token上下文窗口不是“能塞多少文本”的问题，而是...

3.20校招宣讲会线下一面4.13二面4.17三面感觉雷火流程好慢。是不是三面完了就开始排序等hr面了。不知道能不能有后续……