虾皮大模型应用算法面经-日常实习

本文面向前端Agent面试备考，系统拆解前端Agent四大核心模块（LLM核心引擎、工具调用、记忆存储、ReAct编排），梳理各模块面试高频考点与易错点，补充考点对应表、Mermaid架构图，详解前端场景下Agent工程落地关键，助力考生快速掌握核心考点，应对面试中的原理、实战类提问。前端Agent面试高频考点对应表LLM核心引擎（前端适配）1. 前端调用LLM模型的选型与优化；2. 前端Prompt工程实战；3. 上下文Token控制前端场景下模型适配（轻量化、请求效率）、Prompt编写技巧忽略前端Token限制，Prompt冗余工具调用（前端场景）1. 前端Agent常用工具封装；2. ...

我还有机会吗

大二小登简历求拷打

引言大部分人简历上写的 Agent 项目，技术链路是这样的：接收用户输入 → 调 LLM → 解析工具调用 → 执行工具 → 返回结果。这是 Agent 的"最小可用版本"，能跑通，但没有任何区分度——2026 年了，跟着任何一个教程都能搭出来。尤其 RAG 相关的大家已经觉得烂大街了，评论区也有同学吐槽真正让面试官觉得"这个人做过真东西"的，是那些教程里不会教、但生产中必须解决的进阶问题。以下逐个拆解。一、Agent Harness：Agent 不是一个模型调用，是一个运行时是什么：Agent Harness 是 Agent 的"执行骨架&q...