1. 你做过的 Agent 项目里，Agent 和普通问答系统最大的区别是什么？普通问答系统更多是输入一个问题，模型生成一个回答，核心在回答质量。Agent 更强调任务闭环，不只是回答，还要规划步骤、调用工具、拿到结果、根据结果继续下一步，最后把任务完成。也就是说，问答系统重点是“说”，Agent 重点是“做”。如果项目里接了数据库查询、知识库检索、接口调用、审批流或者脚本执行，那基本就已经不是单纯的聊天系统了。2. 你怎么理解 Agent 的核心组成？一个完整的 Agent 一般包括模型、Prompt、工具、记忆、规划、执行控制这几部分。模型负责理解和推理，Prompt 负责约束行为，工具负...

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

28届双非本科大二学生，计算机科学与技术专业的。目前准备找第一段实习，目标是后端开发，翻遍自己的经历后艰难凑了份简历出来，但是不知道能不能得到面试，恳请各位大佬批评。

1.介绍你的agent项目，为什么做？能解决什么问题？有什么收益？2.知识库agent是搭建在哪里，线上？还是线下？3.大模型是如何选型的？4.RAG知识库的搭建流程？5.在RAG系统中，文档分割大小和检索TopK参数的选择是如何确认下来的？6.你的Mutil-Agent是如何协同的？7.有没有做过本地化部署的模型？8.另一个项目拷打...9.反问...总共耗时在25分钟左右