匹配正文：…t/CoT等推理范式的作用记忆的分层设计（短期/长期）工具调用的标准化协议（OpenAI Function Calling） AI Agent 核心定义 AI Agent 是以大模型为"大脑"的自主决策系统，与传统LLM的关键区别在于：LLM是"问-答"的单轮响应，而Agent能自主感知环境、规划任务、调用工具并持续迭代，直到完成目标。三大核心组件设计 1. 任务规划（Planning） CoT（思维链）：让模型逐步推理，把复杂任务拆解为子步骤 ReAct：推理（Rea…

#百度#Agent#AI Agent 设计

项目实战·Agent

Agent / Multi-Agent 系统

匹配正文：…」——Agent 核心架构与工程落地 Agent 是当下最热的方向，但很多人对它的理解停在「会调 API」。这个项目带你真正拆解:Agent 到底比 LLM 多了什么，规划、记忆、工具、协作怎么搭起来。从单 Agent 的核心架构，到 Multi-Agent 的主流开发模式与 LangGraph 框架，再到前后端、数据库、Code Interpreter 的工程落地，串成一个能讲清楚的系统。什么是 Agent 从 LLM 到 Agent 核心架构拆解项目背景规划模块 …

#项目实战#Agent / Multi-Agent 系统

面试题·Agent· 得物

Agent 大模型优化三方向

匹配追问：…的机票，然后订个酒店’，它得先拆任务、调API、再根据反馈调整。你觉得基础大模型在架构或训练上要怎么改，才能更好支持这种工具调用和任务规划？层层追问现在大模型做Agent主要靠提示词驱动，你觉得够用吗？……如果不够，模型本身需要做什么变化？……比如输出格式、训练数据，或者模型结构上有什么要优化的？直球架构要让大模型原生支持Agent能力，比如任务分解、工具调用、环境交互，你觉得在模型架构、训练目标和输出格式上分别需要做哪些针对性优化？请从这三个方向具体讲讲设计思路。

#得物#Agent#Agent 大模型优化

面试题·Agent· 蚂蚁

Agent项目经验怎么突出亮点?

匹配口述回答：…最后再说明方案边界，例如外部系统不可用、权限信息缺失或用户同时提出多个诉求时，系统如何停止自动执行并保留可恢复状态。一句话点题：Agent落地本质是边界划分业务场景：客服工单处理架构取舍：ReAct vs 多Agent 落地风险：工具幻觉与检查点反思与可延伸点：诉求完整性检查约4分钟 Agent任务规划完备性检查——显式检查 vs 模型内化分解能力面试官可能会追问：Self-Refine具体怎么用？或者你提到理想方式是用模型内化，那有没有尝试过fine-tunin…

#蚂蚁#AI Agent 项目经验#大模型业务落地

面试题·Agent

Deep Research 拿到一个大问题后，怎么拆成能查证的子问题？

匹配标题与标签：…务契约、可执行子问题、信息缺口和增量重规划，讲清 Deep Research 如何把开放问题变成可以搜索、核验和收口的工程任务。 Agent Deep Research 问题边界与研究闭环 Deep Research 问题拆解 Deep Research 任务规划 Agent 动态重规划研究型 Agent Deep Research 面试题

#Deep Research#问题边界与研究闭环#Deep Research 问题拆解

系统教程·大模型

大模型项目与公开作品

匹配正文：…看与你方向最接近的模块，再回到官网阅读完整答案和连续追问。查看 GitHub 公开资料 RAG、Deep Research 与 Agent 项目面试题 75 道围绕工程问题展开的项目题，从 30 秒回答继续拆到技术选型、评测、失败处理和面试官追问。每道题都有完整正文，并围绕 30 秒主线、工程拆解、代码或配图与连续追问展开。正在准备大模型应用开发面试，可以先从与你简历项目最接近的一题开始，再顺着追问检查缺口。查看项目面试题 Deep Research：从任务规划到引用…

#公开作品#代码仓库

面试题·Agent· 阿里

主流 LLM 应用产品怎么选?

匹配正文：产品选择：阿里通义千问（C端）+ 科大讯飞星火（B端场景）一、技术架构对比维度通义千问讯飞星火核心架构 RAG为主，轻量Agent能力 Agent为主，深度RAG融合技术侧重搜索增强生成（实时信息）任务规划+工具调用（办公自动化）典型能力联网搜索、文档解析、代码生成插件生态、API编排、多轮任务执行关键差异：通义的RAG强调"知识广度"（覆盖全网+上传文档），星火的Agent强调"行动深度"（理解意图→拆解步骤→调用工具→完成闭环）。二、场景与体验分…

#阿里#科大讯飞#Agent

面试题·Agent· 拼多多

取餐流程中先打卡还是先取餐?

匹配正文：这道题表面是业务场景，实际是考察Agent任务规划中的约束处理。核心判断：约束类型决定自由度硬约束（必须遵守）若规则明文规定"先打卡后取餐"，则顺序固定，无选择空间违反即不合规，属于时序依赖约束软约束（可优化）若规则未强制顺序，则属于执行策略问题效率影响分析场景策略风险打卡点与取餐点距离远就近优先可能遗忘打卡高峰期排队长预判负载动态调整超时风险系统有超时惩罚优先完成硬性截止任务牺牲局部最优 Agent设计映射这个场景对应工作流Agent…

#拼多多#Agent#取餐流程 Agent

求职指南·求职

转大模型应用开发路线图(2026):研究生/Java 后端要学什么、多久上岸

匹配正文：…用里的服务化、接口设计、数据处理、稳定性、排障,都是后端优势;Python 主要用于模型生态和实验迭代。先做 RAG 还是先做 Agent? 大多数人先做 RAG。RAG 更接近企业知识库和问答场景,面试追问也更稳定;Agent 可以作为第二项目或加分项,用来展示工具调用、任务规划和长程执行能力。只靠自学能走完这条路线吗? 能走完主线,前提是你能持续写代码、复盘错误、找人做面试校准。需要陪跑时,再看大模型训练营,它更适合已经想清楚方向、需要项目打磨和面试反馈的人。相关阅…

#求职#职业转型

求职指南·求职

大模型应用开发岗一天在做什么?细分岗位画像

匹配正文：…处理、切块、Embedding、检索、重排、引用、评估后端、数据、企业系统、知识库项目背景 RAG 基础、向量检索、重排与优化 Agent 开发让模型调用工具完成多步任务工具 schema、任务规划、状态机、记忆、异常兜底后端、全栈、自动化、研发工具背景 Agent、Prompt 工程推理部署/LLMOps 让模型服务稳定、便宜、跑得快模型服务、并发、显存、KV Cache、监控、灰度后端、SRE、平台工程、基础架构背景推理优化、模型架构应用算法/微调让模…

#求职#职业转型

求职指南·求职

研一/研二转大模型应用开发:三年怎么规划、来得及吗

匹配正文：…失败也有价值,因为你会知道面试官到底追什么。可以重点看这类岗位: 岗位名关键词你要准备的项目证据大模型应用开发实习 RAG/Agent 项目、API 调用、服务化能力 RAG/知识库实习文档处理、向量检索、重排、评估、引用 Agent/AI 助手实习工具调用、任务规划、记忆、异常兜底 AIGC/多模态应用实习多模态理解、内容生成、评估、业务场景应用算法实习微调、评估、数据构造、实验对比在校生可以先读工程面试教学复原，理解项目怎样被逐层追问；历史面试资料的来源…

#求职#职业转型

求职指南·求职

没有大模型项目经验,怎么攒出能写进简历的项目

匹配正文：…果只经得起一层提问,说明你只是用了它、没有理解它。写进简历前,自己先把每个名词的三连问过一遍。两条项目路线怎么选:RAG 还是 Agent 别贪多。选一条主线做深,比三条都做浅强得多。两条路线的差异不在难度,在你想证明什么、以及你的时间预算。维度 RAG 路线 Agent 路线适合谁首选,尤其后端转行、想快速出证据链的人已有 RAG 基础、想主打自主决策/工具编排方向的人能证明什么检索工程能力:切块、嵌入、混合检索、重排、评估闭环任务规划、工具调用、长程记忆、…

#求职#职业转型

面试题·评估· 安克科技

评估集防泄漏与复现

匹配口述回答：…]]或[[RAG]]系统上线前就暴露问题。说白了，评估数据集就是系统的镜子，镜面不平，照出来的全是扭曲的。先说边界划分。RAG和Agent的评估重点完全不同。RAG更关注检索质量，比如召回率、NDCG，还有生成内容是否忠实于检索结果，有没有[[Hallucination]]。Agent则更看重工具调用，比如[[Function Calling]]参数解析对不对、任务规划是否合理、多轮对话状态能不能记住。但真正落地时，两者常常是混合的，比如一个客服系统既有知识库检索又有工具调…

#安克科技#评估与监控#Agent

面试题·Prompt· 商汤科技

ReAct 之外还有哪些规划方法?

匹配追问：…回复了。接着用户又问“那这个订单能改地址吗？”，你会怎么规划这两个步骤？是每次先思考再行动，还是有别的套路？层层追问你平时写 Agent 的时候，怎么做任务规划？……那除了 ReAct 那种边想边做，还有没有别的思路？……比如能不能先把步骤列好再去执行，或者探索多种可能性？直球架构除了 ReAct，你还了解哪些 AI 规划方法？比较一下它们的核心机制、和 ReAct 的异同，以及各自适合什么场景，比如 CoT、ToT、Plan-and-Execute 这些。

#商汤科技#Agent#ReAct 替代方案