完整题目
请分享你在Agent开发或使用大模型解决实际问题方面的项目经验，包括项目背景、技术方案、挑战以及解决方案。
本文目录
真实性边界
项目背景、规则规模、工具数量、模型大小和上线收益不能由题库代写。候选人应选择真实经历；没有 Agent 项目时，可诚实说明并回答一个明确标注的设计方案。
回答框架
- 问题与基线：原流程如何工作，失败发生在哪里，指标如何定义。
- 职责与依赖：本人负责的规划、工具、记忆、评测或服务部分，以及团队依赖。
- 方案与取舍：为什么需要 Agent，为什么不用确定性工作流；敏感动作如何控制。
- 挑战闭环：给出一个真实故障，从现象、trace、根因、修复到回归。
- 结果与限制：只使用真实、同口径、可复算的质量、延迟、成本和人工数据。
事实填空
在【真实场景】中，原流程【】，失败切片【】。我负责【】，方案为【】，关键工具或状态【】。一次真实挑战是【】，通过【日志/实验】定位为【】，采取【】后得到【真实结果】，副作用【】，回滚【】。
证据自检
检查是否存在基线、评测集版本、失败样本、工具日志、异常码、线上流量和复盘记录。不要把同期发生的业务变化直接归因于模型改动，也不要把团队产出写成个人成果。