前言这是我的agent系列文章的第一篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。一、ReAct 核心：Reasoning + Acting，边想边做ReAct 拆开就是 推理（Reasoning）+ 行动（Acting），核心逻辑：AI 不先定死全流程，而是走一步、看一步、想一步，循环完成任务。通俗对比传统方式：出门前查好全程路线，...

问的几乎全是agent相关1. 自我介绍2. 实习经历3. 如何减少llm幻觉4. 模型效果如何评估5. mcp底层协议是什么6. skills的本质是什么7. 你觉得ai ide 设计的时候怎么定位，怎么防止类似数据库的幻读情况，如果让你来设计一个ai ide该怎么做 （acp协议和mcp协议，acp刚好前段时间了解过一些）8. 无算法9. 反问

因为考研没秋招，现在怎么都找不到合适的工作。。。

每次面试被问到那些“经典问题”，我心里都会忍不住叹气。“你的优缺点是什么？”“为什么选择我们公司？”“未来五年的职业规划？”这些问题听得多了，真的会让人觉得疲惫。有时候甚至怀疑，面试到底是在考察能力，还是在考察谁更会“标准作答”。明明准备了一堆作品和实操经验，却还是绕不开那些早已被写进模板里的问题。