很多人一听到这个问题，就开始罗列一堆技术名词：ReAct、Plan-and-Executor、Reflection、Multi-Agent…如果面试官继续追问：为什么会出现这些范式？各自解决什么？本质区别在哪？项目里怎么选？很多人可能就会卡壳了。这些范式实际上都在解决一个问题：当任务越来越复杂时，如何让 Agent 变得更可靠？随着任务从简单的单工具调用，发展到多步骤长任务、跨领域复杂任务，再到企业级生产任务，Agent 暴露出一系列问题：长任务容易失控偏离目标、输出质量不稳定、单 Agent 上下文窗口有限、生产环境缺乏可控性与合规性等等。不同范式针对不同阶段的核心痛点提出了解决方案，但同时...

这几个月匆匆忙忙连滚带爬，三月都没怎么投，四月底投了几家，基本没有回复，最后一家发了offer，没去（就一面，没有聊技术方面问题，问了一下基本问题就过了，太假了）😃准备准备一下八股和项目，竞争力太弱了，只能说大一大二太摆烂了，大三才开始准备

幻觉是怎么产生的？工具幻觉本质上是“模型自由发挥空间太大”，从另一个维度来看，就是你没有告诉他应该怎么做，给他规定怎么做我的做法收缩并明确限定使用工具：所有工具先注册成白名单，让Agent 只能从注册过的 tool 列表里去选择，并且每一个工具都有给模型明确的 JSON Schema，比如必填字段、枚举值、类型、参数范围。之前我做工具调用链路时，会在真正执行前先做一次参数校验，如果缺某个字段、字段名写错、类型不对就直接拦截，不让它进入真实 API工具调用前还会做一层业务校验。通过schema校验仅仅是模型生成的参数“可以用”，并不是说参数一定正确，同样还需要对于模型调用工具时机进行检查。比如模...