结构化提示词

写代码前，给AI明确的结构化提示，包括：编程语言（如C/C++）、目标平台（如STM32F4）、实现功能（比如ADC采样+PWM输出驱动电机）、注释规范（Doxygen风格）。例如，提示词可这样：“用C语言为STM32编写贪心算法资源调度器，适配FreeRTOS，代码需包含详细硬件初始化注释。”这样生成的代码直接贴合嵌入式场景，减少返工。

1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...

前面写算法题以力竭，最后的提示词写半天才6%，牛客你就这么出题吧难鼠了

为什么你这个Agent项目选择用 SSE 而不是 WebSocket？是怎么考虑的技术选型 在最近的 AI Agent 相关面试中，我发现这是一个必考的“送分题”。如果仅仅背诵“SSE 是单向、WebSocket 是双向”这类基础定义，很难打动面试官。 面试官真正想考察的，是你对业务场景的适配能力以及对网络协议架构的深度思考。以下是我总结的深度回答思路。 一、 核心分歧点：场景驱动选型 在面试中，我通常会先抛出一个观点：没有最好的协议，只有最适合业务的协议。  SSE (Server-Sent Events)：本质是基于 HTTP 的“长轮询升级版”。服务器在处理完请求后，保持连接开启，不断推...