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手把手带你从零搭一个 AI Agent｜本地运行，不花一分钱 今天推荐一个 GitHub 上的宝藏项目——AI Agents from Scratch，用本地大模型从第一性原理构建 AI Agent。不需要 API Key，不需要花钱，不需要 GPU，8GB 内存的笔记本就能跑。 为什么推荐这个项目？ 市面上大部分 Agent 教程都是"调 API + 套框架"，你跟着跑通了，但不知道底层在干嘛。这个项目不一样：  从零开始：不用 LangChain、不用 AutoGen，纯手写 本地运行：用 node-llama-cpp 加载 GGUF 模型，完全离线 10 个递进式 L...

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.介绍下self-attention，计算其时间复杂度。2.为什么要用multi-head attention？3.PPO的clip机制？在线强化学习和离线强化学习有什么区别？RLHF是哪一种？4.为什么要用reference model? 为了解决什么问题？5.如何让多个agent协同工作的？举个具体的协同机制例子。6.如果一个agent误判导致策略冲突，如何处理？7.有没有用到类似AutoGen或LangChain的框架？为什么选这个框架？8.你是怎么设计agent的记忆系统？9.长期记忆如何存储？如果历史记录量非常大，怎么优化查询效率？10.你怎么处理响应速度与推理精度之间的tradeoff？是先召回再精排，还是单次生成？

题目描述现有一张淘宝购物订单明细表 dwd_tb_order_di，字段如下：user_id：用户IDorder_id：订单IDamt：订单金额order_time：下单时间dt：分区日期（yyyyMMdd）查询每个用户在每天（按 user_id, dt 分组）满足以下条件的订单：该订单是用户当日的第一笔订单（order_time 最早）同时该订单还是用户当日的最高金额订单（amt 最大）若用户当日“首单”不是“最高单”，则该用户当天不返回任何记录数据模拟 DROP TABLE IF EXISTS dwd_tb_order_di; CREATE TABLE dwd_tb_order_di ( ...